[发明专利]一种基于最优尺度邻域信息的海上溢油SAR图像软分割方法

说明书

本发明公开一种基于最优尺度邻域信息的海上溢油SAR图像软分割方法，包括拍摄海水区域的图像，并对图像进行滤波处理，在处理后的图像中选取溢油区域、海水区域的感兴趣区域，分别记为Sea_ROI、Oil_ROI；计算Sea_ROI的灰度值中位数，统计Oil_ROI的纯度；随机选取一个海水感兴趣区域的像素点，以像素点为中心构建多个尺度的邻域矩阵；再构建隶属度函数,分别计算每个像素属于海水和溢油的隶属度；选择出最优尺度，逐像素解算其邻域信息，遍历整幅图像，得到全图像的隶属度矩阵；根据不同的隶属度划分隶属度矩阵，得到分割图像；本发明能够有效的描述溢油和海水边界的模糊性，进而清楚的了解溢油发生的位置、溢油量和扩散趋势，使工作人员及时有效的做出相应控制措施。

技术领域

本发明涉及海洋污染处理领域，特别是涉及一种最优尺度邻域信息的海上溢油SAR图像软分割方法。

背景技术

海上溢油是造成海洋环境污染损害的主要因素之一，应用SAR监测海上溢油已成为目前主要的手段。海上溢油发生后，通常要了解发生的位置、溢油量和扩散趋势。卫星遥感作为最重要和最有效的监测手段之一，在海上溢油监测和应急响应中发挥着越来越重要的作用。

Bragg共振散射机制是SAR海面成像的主要原理，当海面上有油膜存在时，海面上的短重力波会受到阻尼作用，从而减弱雷达的后向散射回波信号，因此油膜在SAR图像中呈现出暗区域。Solberg指出，SAR溢油检测包含3个步骤：1)暗斑识别；2)特征提取；3)溢油检测。其中，暗斑识别是利用图像分割来实现的，图像分割的效果直接影响溢油位置、面积信息的提取和溢油检测的精度，因此图像分割在SAR溢油检测中非常关键。

在以往的SAR溢油图像分割方法中，应用最广泛的是基于阈值分割的方法，包括单阈值分割、自适应的阈值分割以及双阈值分割方法。这类方法的特点是原理简单、实现速度快，但传统的基于阈值分割的海面遥感溢油图像分割只考虑了图像单个像素的灰度值，没有考虑像素之间的相关性，分割准确性差，易受海面斑点噪声影响，且有些算法对含有油膜的海洋SAR图像的灰度分布有较高要求，因而对油膜提取准确度不高。有学者将马尔科夫随机场(Markov Random Field，MRF)以及Chan-Vese(CV)等模型应用于海面溢油检测，取得了不错效果，但该类算法同时也存在一些缺点：算法复杂度较高，运算量较大，同时受到相干斑噪声的影响。从模糊数学的角度，图像分割方法又可分成图像硬分割和图像软分割，阈值分割和基于MRF的分割都是属于硬分割的范畴，即把每一个待划分的图像像素严格地归类到某一区域，具有“非此即彼”的性质，难以描述SAR图像中溢油和非溢油像素边界的模糊性。

除此之外，还有使用OTSU算法、MRF模型的ICM算法进行图像分割。其中OTSU算法这种方法只考虑了图像中单个像素的灰度值，没有考虑像素之间的相关性，分割准确性差；此外，当图像中溢油像素数量较少，且噪声像素对应的灰度值范围较宽时，影像灰度直方图通常只包含一个峰值，阈值法不再适用，这种条件下的图像所分割出的溢油区域难获满意效果；MRF模型是统计学领域最重要的模型之一，在基于MRF模型的图像分割算法中，使用ICM算法对图像分割，表示为某个函数形式的优化问题，然后找到它的优化解，如果解可以表示为数据的某个解析函数，那么可以很快求解，描述了图像的一种局部分布属性，这类方法依赖初始值的选取，容易陷入局部最小值，虽然利用了相邻像素之间的相关信息，但是仍受SAR图像中斑点噪声的影响，分割结果中出现很多细碎的斑块，导致溢油检测不准确，无法及时了解到海上溢油的相关情况，海洋环境污染更加严重。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于最优尺度邻域信息的海上溢油SAR图像软分割方法，以解决上述现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于最优尺度邻域信息的海上溢油SAR图像软分割方法，包括如下步骤：