月球撞击坑分类检测研究

2015-02-06马新凡杨文晖孟庆凯

地理空间信息 2015年2期

马新凡，苗放，杨文晖，孟庆凯

（1.成都理工大学信息科学与技术学院，四川成都 610059；2.成都理工大学地球探测与信息技术教育部重点实验室，四川成都 610059；3.成都理工大学空间信息技术研究所，四川成都 610059）

月球撞击坑分类检测研究

马新凡1，苗放2，杨文晖3，孟庆凯3

根据嫦娥二号采集的月球CCD影像，基于分类检测的方法，对撞击坑进行识别检测研究。针对简单撞击坑、撞击盆地和复杂撞击坑的不同形态特征和影像特征，采用不同的滤波和检测算子进行识别。结果表明，对直径在1．5 km以上且光照条件较好的简单撞击坑和撞击盆地识别效果较好；对于复杂撞击坑，由于其形态结构相对复杂，造成图像边缘特征不突出, 因此识别率相对较低，有待进一步改进。

撞击坑；撞击坑分类；边缘检测；月球

月球撞击坑是月球表面最显著的特征[1,2]。对撞击坑进行正确的识别和提取，可为研究月球现状和演化历史提供直接证据。欧阳自远曾做了月表直径＞4 km的撞击坑分布密度和月表地质年龄的关系图；冯军华等结合梯度信息，利用嫦娥一号CCD 图像, 采用最小二乘法拟合边缘椭圆的方法实现对撞击坑的检测[3]。目前对于月球撞击坑的检测方法都各有优势，但由于月球撞击坑大小形状和深度不仅与撞击体的大小、密度、结构、撞击速度和撞击角度有密切关系，还受被撞击体的引力场和被撞击体处的岩性影响。要完成对撞击坑的检测，就必须对撞击坑有一个清晰的认识，对每一类撞击坑特征有明确了解和掌握，这样有利于更准确地检测边缘[4,5]。

1 分类概述

1.1 撞击坑分类

因为演化历史原因，造成撞击坑形态特征的不同。因此，可根据撞击坑的不同形态特征，按照逐渐增大的外缘直径对月球撞击坑作基本形态划分。

1）简单撞击坑。简单撞击坑的经典形态是“碗状”，新鲜的碗状撞击坑在剖面上实际呈梯形，具有坡度近于固定的坑壁，坑唇较窄，坑内平坦或有较少的由于冲击作用产生的碎屑物。这种撞击坑多形成在月海盆地，此区域多为月海玄武岩，冲击变质作用较为明显，由于其形成时间较晚，边缘特征突出。

2）撞击盆地。撞击坑底部变粗糙的环带开始出现，由围绕其中心构造呈准同心分布的堆积丘构成，这类撞击坑边缘较为清晰。

3）复杂撞击坑。与简单撞击坑的形态相比，复杂撞击坑由于形成时间较早，受到太阳风和宇宙射线的风化和腐蚀，已被强烈改造过，又因后期撞击，坑壁出现不同程度坍塌，形态上一般多为不规则形状，边缘特征不够突出。

1.2 实现模型

基于形态特征分类的撞击坑检测方法主要由形态分类和边缘检测2部分组成。形态分类主要是根据撞击坑的形态特征采用不同的检测算法。边缘检测是提取撞击坑的特征边缘，从而最终确定撞击坑的直径和位置。通过上述分类方法对撞击坑进行形态分类，然后再对不同撞击坑采用不同的图像平滑和边缘检测方法进一步处理，针对边缘提取后得到的二值图像进行边缘细化；最后对图像用Hough变换圆检测、拟合，最后完成检测（图1）。

图1 实现模型

2 边缘检测

边缘检测是为了凸显撞击坑的边缘，尽量减弱背景带来的影响。目前常用的边缘检测算法主要是利用边缘邻域内一阶或二阶方向导数变化检测边缘。在分析不同类型撞击坑的形态和影像特征后，针对不同类型的撞击坑采取不同的边缘检测方法。

2.1 简单撞击坑边缘检测

对于简单撞击坑，本文首先采用一种既能保持边缘信息，又能使图像平滑的双边滤波处理图像，再用Canny算法对平滑后的图像进行边缘检测。

经过处理，得到的二值边缘图像边缘粗糙且边缘附近有较多的孤立点，采用Hilditch细化算法对此二值图像进一步细化处理，处理后的图像如图2。

图2 Hilditch细化

二值图像的孤立干扰点被消减之后，使用Hough变换进行圆形检测。变换后产生若干组圆心和半径，把变换后得到的每一组的圆心和半径作为一个集合：（xi，yi，ri），（xj，yj，rj）。

通过式（1）计算各个集合的欧氏距离D，寻找最小的D，最终确定圆心和半径。拟合后的图像如图3所示。

2.2 撞击盆地边缘检测

图3 霍夫变换圆拟合

首先对撞击坑盆地用双边滤波方法作图像平滑。平滑后的图像使用Canny算法进行边缘检测，检测结果如图4。在图4中出现了伪边缘，这主要是由于撞击坑盆地的坑壁较为陡峭，当图像在低太阳高度角下拍摄时，阴影区和照射区有明显的界线[6]，在撞击坑内部检测到的伪边缘与陨石坑真实边缘的梯度方向相反。陨石坑边缘的梯度方向与光源方向之间的夹角小于90°，对边缘的图像梯度矢量g和光源在图像平面的方向矢量n，陨石坑真实边缘满足[4]：

利用式（2）有效剔除了由于光照形成的撞击坑内阴影区和照射区分界的伪边缘。再次用§2．1的方法对边缘检测后的图像进行边缘细化和圆拟合，拟合结果如图5。2.3 复杂撞击坑边缘检测

图4 Canny算法

图5 伪边缘剔除后圆拟合

复杂撞击坑由于其形成时期较早，受到的风化和腐蚀较为严重，坑壁有不同程度的坍塌，边缘特征不突出，坑内结构较为复杂，采用上述针对简单撞击坑和撞击盆地的方法检测后的图像噪声较为明显且有多个边缘响应，如图6。这主要是由于双边滤波后Canny算法在邻域内求有限差分均值计算梯度幅值对噪声过于敏感, 产生了孤立边缘点和伪边缘[7]，在一个边缘点出现多个响应。

针对上面的问题，文章采用巴特沃斯非线性混合滤波方法进行平滑[8]：

其中，Hl（u，v）、Hh（u，v）分别代表高通和低通滤波。

对原始图像进行傅立叶变换，再与传递函数H（u，v）相乘，最后求取反变换的实数部分，得到平滑后的图像。通过实验选择取a靠近0．9。

经过上述对比后，最终选用Sobel算法进行边缘检测。按照上面的步骤对检测后的图像作边缘细化，再利用§2．1的方法进行圆的拟合，拟合结果如图7。

图6 经双边滤波Canny检测

图7 经改进的巴特沃斯滤波后Sobel检测

3 结语

本文根据月球撞击坑的分布特征、形成原因对月球撞击坑进行形态特征分类，对简单撞击坑和撞击盆地采用双边滤波和Canny算子边缘检测的方法进行识别。对于复杂撞击坑，由于其形态结构特点，对其采用改进的巴特沃斯滤波和Sobel算子边缘检测的方法进行识别。通过实验，对直径在1．5 km以上且光照条件较好的简单撞击坑和撞击盆地有较好的识别效果，对于光照条件差或者坑内结构复杂的撞击坑识别率较低。

[1] 于正湜．行星表面非规则陨石坑检测与识别方法[J]．宇航学报,2013,34(3):320-326

[2] 张锋．月表撞击坑自动识别与检测的新方法及其应用[J]．地学前缘,2012,19(6):118-127

[3] 冯军华,崔祜涛,崔平远,等．行星表面陨石坑检测与匹配方法[J]．航空学报,2010,31(9):1 858-1 863

[4] 岳宗玉．应用面向对象分类方法对月球撞击坑进行自动识别[J]．科学通报,2008, 53(22):2 809-2 813

[5] 孟庆凯．基于嫦娥二号影像的撞击坑几何特征量化分级描述[D]．成都:成都理工大学,2013

[6] Sawabe Y,Matsunaga T,Rokugawa S．Automated Detection and Classification of Lunar Craters using Multiple Approaches[J]．Advances in Space Research,2006,37(1):21-27

[7] 张震．一种改进的基于Canny算子的图像边缘检测算法[J]．吉林大学学报:理学版,2007,45(2):244-248

[8] 王大红．巴特沃斯非线性混合滤波器图像滤波方法设计[J]．计算机工程与应用,2010,46(21):195-198