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SAR影像海面油膜识别关键技术研究
作 者: 武腾腾
导 师: 樊彦国
学 校:
专 业: 地图制图学与地理信息工程
关键词: 合成孔径雷达(SAR) 最小模糊熵 纹理特征 类油膜 面向对象
分类号: TN957.52
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 31次
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内容摘要
海洋作为全球生命系统的重要组成部分,对地球生态环境具有巨大的调解功能。然而,随着工业的快速发展,海洋污染越来越严重,尤其是近年来海上溢油事故的频繁发生使得海洋石油污染问题日益突出,严重影响了海洋环境、海洋资源开发及人类健康。因此,监测海洋溢油污染,保护海洋环境刻不容缓。近年来,随着卫星遥感技术的发展,遥感已成为监测溢油的最重要和最有效地手段之一,尤其是合成孔径雷达(SAR)成功发射后,监测海洋溢油的能力逐步提高,如何基于SAR影像准确的识别海上油膜成为众多学者研究的热点。本文以溢油SAR影像为研究对象,探讨了海面油膜识别的关键技术,重点讨论了基于模糊分割法的油膜识别技术与辅以纹理特征的面向对象方法在油膜精确识别中应用的可行性与优越性。首先,对试验SAR影像进行预处理,其包括影像的辐射校正、几何校正及滤波去噪。进行滤波处理时,就滤波方法及计算窗口的选择做了对比分析,最终选择了去噪效果与边缘保持效果都比较好的3*3窗口下的增强Lee滤波;然后基于模糊理论进行油膜识别,主要采用了模糊阈值的图像分割方法,将最大模糊熵与最小模糊熵的分割算法应用到油膜识别中,最终比较分析得出二维最小模糊熵图像分割方法更加适合溢油SAR影像的油膜识别;最后在油膜与类油膜的识别时,除灰度特征外,结合所提取的4个关键纹理特征采用面向对象的方法进行图像分类,并与传统的最大似然法、神经网络、支持向量机等分类结果比较,结果证明辅以纹理特征的面向对象图像分类方法对疑似油膜的暗色区域有更好的识别效果,能够更为准确的将油膜与类油膜区分开来。总之,本文研究的最终目的在于为海洋石油污染监测,提供一种方便快捷的手段,及时发现输油线路石油泄漏、油井漏油等石油污染现象,为海洋污染治理、石油开采以及海洋渔业提供技术服务。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-9 第一章 绪论 9-17 1.1 研究背景 9-10 1.2 研究的目的和意义 10-11 1.3 国内外研究现状 11-14 1.3.1 国外研究现状 11-13 1.3.2 国内研究现状 13-14 1.4 论文研究内容及其组织 14-16 1.4.1 研究内容与技术路线 14-15 1.4.2 论文组织 15-16 1.5 小结 16-17 第二章 SAR 影像溢油监测概述 17-23 2.1 SAR 工作原理 17-18 2.2 SAR 监测溢油原理 18-20 2.3 SAR 监测溢油的影响因素 20-21 2.4 SAR 影像油膜解译 21-22 2.5 小结 22-23 第三章 数据准备与预处理 23-36 3.1 ENVISAT-1 卫星及 ASAR 传感器介绍 23-24 3.2 试验数据介绍 24-26 3.3 辐射校正 26-29 3.4 几何校正 29-30 3.5 滤波处理 30-35 3.6 小结 35-36 第四章 基于模糊理论的油膜识别方法 36-55 4.1 模糊理论 36-39 4.1.1 模糊理论概述 36-38 4.1.2 模糊理论在图像分割中应用 38-39 4.2 基于最大模糊熵的 SAR 影像油膜分割 39-43 4.2.1 一维最大模糊熵图像分割 39-41 4.2.2 二维最大模糊熵图像分割 41-43 4.3 基于最小模糊熵的 SAR 影像油膜分割 43-46 4.3.1 一维最小模糊熵图像分割 43-45 4.3.2 二维最小模糊熵图像分割 45-46 4.4 油膜识别分割结果与分析 46-53 4.4.1 实验结果与分析 46-51 4.4.2 油膜识别结果的改进 51-53 4.5 小结 53-55 第五章 辅以纹理特征油膜与类油膜识别方法 55-73 5.1 问题的提出 55-57 5.2 纹理特征提取 57-65 5.2.1 纹理参数选择 59-64 5.2.2 纹理特征量选择 64-65 5.3 辅以纹理特征的面向对象油膜识别方法实现 65-72 5.3.1 面向对象图像分类 65-68 5.3.2 辅以纹理特征的面向对象的油膜识别 68-72 5.4 小结 72-73 结论与展望 73-75 1 结论 73-74 2 进一步研究工作 74-75 参考文献 75-82 攻读硕士学位期间取得的学术成果 82-83 致谢 83
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达设备、雷达站 > 雷达接收设备 > 数据、图像处理及录取
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