摘要: |
溢油事故的频繁发生,严重威胁着沿海城市生态、环境、经济的可持续发展,并日益受到国际社会的重视。溢油事件发生后,为了积极有效地采取相应的应急措施,有必要掌握溢油的位置、分布范围和溢油量等信息,而溢油图像目标的边缘提取是估算溢油分布范围和溢油量准确与否的关键。目前,利用航空并结合卫星遥感方法监测海洋溢油污染仍是大多数国家普遍使用的方法。合成孔径雷达(SAR),由于其不受天气条件的影响,在海上溢油监测中受到了广泛的关注,关于SAR图像中的目标边缘提取,也一直是各国研究者的关注焦点。
目前,SAR图像图像分割大部分采用的仍是经典的算法,如阈值法等,关于运用水平集等新的方法也只局限于理论研究。常用的ENVI、ERDAS等遥感处理软件存在算法缺乏针对性、操作复杂等问题,无法实现对溢油区域边界的直接提取。因此,有针对性的设计算法提取溢油区域边界极具意义。
本课题以国家科技部支撑项目“水上溢油遥感识别与监测技术”为依托,研究星载SAR图像对海上溢油信息的提取。论文首先对SAR图像的数据格式进行了研究,编程实现了SAR图像信息的读取和显示。继而研究了SAR图像预处理中涉及的问题,其中针对滤波,就滤波方法,计算窗口做了详细的对比分析。为进一步提高边缘提取精度,本文在预处理阶段还运用灰度均衡操作扩大了各区域之间的像素差值。针对预处理后的图像,论文提出了三种边缘提取方法:(1)边缘算子,运用5种边缘算子对预处理后的图像进行边缘检测;(2)种子填充,利用人工与电脑自动提取相结合,实现了较精确的边缘提取,从而得到溢油区域面积等数据;(3)水平集方法,通过对Chan-Vese模型的分析,针对其水平集函数受噪声影响较大的缺点,提出对C-V模型的改进,从而实现了对溢油边界较精确的提取。最后,利用VC++语言结合前面的各种算法,设计并开发了利用星载SAR图像监测溢油的软件,软件实现了SAR图像处理的各项基本功能,较精确的得到了溢油事故中关心的各项数据(包括面积、周长等)。 |