基于主动轮廓的高光谱溢油图像分割研究

发布时间：2017-09-10 04:41

  本文关键词：基于主动轮廓的高光谱溢油图像分割研究

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【摘要】：最近几十年,随着国内外海上溢油事故的频繁发生,造成大量原油泄漏,给海洋环境及其生物带来十分严重的危害。由于海上环境十分复杂,溢油事故发生后,快速且准确地从溢油遥感图像中提取溢油边界,进而获取溢油面积和溢油量是海上溢油监测的关键环节,也是一个重要研究课题。光学遥感技术是海上溢油监测的重要手段之一,而高光谱遥感作为光学遥感领域的技术前沿凭借其独特优势,很快成为海上溢油监测的新亮点。主动轮廓模型相比于其他图像分割方法,其主要优势在于不论所处理的图像质量如何,总能够获得光滑且封闭的目标区域边界。Chan和Vese提出的无边界主动轮廓模型,即CV模型,具有不依赖于梯度信息,能够分割边界比较模糊或含有噪声的图像,对轮廓曲线的初始位置不敏感以及易于实现等一系列优点,因而得到广泛应用。但由于高光谱溢油图像具有边界模糊、油水光谱特征差异小、灰度不均匀变化以及普遍含有亮斑和阴影噪声,CV模型无法实现较好的分割效果。因此本文对CV模型进行以下3个方面的改进：(1)通过引入Fisher准则的基本思想,改进原始CV模型的拟合项,使改进后的模型能够获得更好的分割效果,同时使模型能够自动调节长度项和拟合项的常量系数的比值,从而使模型对参数的变化更加稳定。(2)利用光谱角距离这一光谱相似性度量构造一个边缘检测函数,以此来构建一个新的长度项,使轮廓曲线更加准确而稳定地停止在目标区域的边界。(3)结合端元提取算法对CV模型进行进一步改进,使改进后的模型能够从含多类地物的图像中划分出感兴趣的特定类。最后,本文将改进模型和CV模型等对比算法在模拟高光谱图像、标示高光谱图像以及实际高光谱溢油图像上进行实验,通过对各算法的分割结果进行分析比较,证明了改进模型的可行性、有效性和精确性。
【关键词】：主动轮廓模型 高光谱遥感图像 光谱角 Fisher准则 图像分割
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.3 论文研究工作及总体框架15-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第2章 常用高光谱图像分割(类)方法18-24
• 2.1 高光谱遥感图像简介18-19
• 2.2 高光谱图像端元提取算法19-20
• 2.3 几种常用高光谱图像分割(类)方法20-22
• 2.4 高光谱图像分割(类)评价指标22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第3章 主动轮廓模型研究及改进24-54
• 3.1 主动轮廓模型相关理论24-27
• 3.1.1 水平集原理24-25
• 3.1.2 变分理论25-27
• 3.1.3 梯度下降流27
• 3.2 主动轮廓模型27-37
• 3.2.1 参数主动轮廓模型28-29
• 3.2.2 几何主动轮廓模型29-30
• 3.2.3 基于区域的主动轮廓模型30-35
• 3.2.4 矢量形式的区域主动轮廓模型35-37
• 3.3 改进的主动轮廓模型37-40
• 3.3.1 拟合项改进38
• 3.3.2 长度项改进38-39
• 3.3.3 结合端元提取算法的改进39-40
• 3.3.4 改进的主动轮廓模型40
• 3.4 模拟高光谱图像实验40-48
• 3.4.1 实验数据来源41-43
• 3.4.2 实验结果分析43-48
• 3.5 标示高光谱图像实验48-53
• 3.5.1 实验数据来源48
• 3.5.2 实验结果分析48-53
• 3.6 本章小结53-54
• 第4章 改进主动轮廓模型在实际高光谱溢油图像上的应用54-60
• 4.1 实验数据来源54-55
• 4.2 高光谱图像预处理55-56
• 4.3 实验结果分析56-59
• 4.4 本章小结59-60
• 第5章 总结与展望60-62
• 5.1 总结60-61
• 5.2 展望61-62
• 参考文献62-66
• 攻读学位期间公开发表论文66-67
• 致谢67-68
• 研究生履历68

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本文编号：824802