基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法

基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法摘要：合成孔徑雷達(dá)（SyntheticApertureRadar,SAR）在海洋環(huán)境中的應(yīng)用日益廣泛，其中之一是用于溢油事件的監(jiān)測和提取。溢油事件對海洋環(huán)境和相關(guān)行業(yè)造成重大影響，因此，快速、準(zhǔn)確地提取溢油區(qū)域變得尤為重要。本論文提出了一種基于DRLSE（DistanceRegularizedLevelSetEvolution）模型的SAR溢油提取方法，該方法結(jié)合了邊緣檢測和水污染判定，并通過距離正則化水平集演化模型進(jìn)行溢油區(qū)域的準(zhǔn)確提取。關(guān)鍵詞：SAR、溢油提取、DRLSE、邊緣檢測、水污染判定引言：溢油事件是海洋環(huán)境中的一大威脅，對海洋生態(tài)系統(tǒng)和相關(guān)行業(yè)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。因此，溢油事件的監(jiān)測和快速、準(zhǔn)確地提取溢油區(qū)域?qū)τ趹?yīng)對和處理溢油事件至關(guān)重要。合成孔徑雷達(dá)（SyntheticApertureRadar,SAR）通過發(fā)送雷達(dá)波束并記錄回波圖像來獲取地面的重要信息，其高分辨率和獨(dú)立于天氣條件的特點(diǎn)使其成為溢油事件監(jiān)測和提取的理想工具之一。傳統(tǒng)的SAR溢油提取方法主要基于邊緣檢測和閾值分割技術(shù)。這些方法通常使用Sobel、Canny等邊緣檢測算法來提取圖像中的邊緣特征，然后通過設(shè)定合適的閾值來分割出溢油區(qū)域。然而，傳統(tǒng)方法在提取細(xì)微的溢油邊界和處理大范圍溢油的時(shí)候存在一定的局限性。此外，由于SAR圖像中存在斑點(diǎn)噪聲和強(qiáng)度差異的問題，傳統(tǒng)方法的準(zhǔn)確性和魯棒性也仍有待提高。為了解決上述問題，本論文采用了基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法。DRLSE模型是一種基于水平集演化的圖像分割方法，能夠準(zhǔn)確地提取物體的輪廓信息。該模型結(jié)合了邊緣檢測和水污染判定，能夠準(zhǔn)確地區(qū)分溢油區(qū)域和其他背景干擾。方法：1.邊緣檢測：在DRLSE模型中，邊緣檢測是溢油區(qū)域提取的關(guān)鍵步驟。本方法基于Sobel算子對SAR圖像進(jìn)行邊緣檢測，以獲取溢油區(qū)域的邊界信息。2.水污染判定：溢油區(qū)域通常表現(xiàn)為圖像中的高強(qiáng)度區(qū)域。因此，在邊緣檢測的基礎(chǔ)上，本方法引入了水污染判定模塊，以進(jìn)一步過濾并確定溢油區(qū)域。3.DRLSE模型：DRLSE模型基于水平集演化方法，通過最小化函數(shù)自變量的能量泛函來實(shí)現(xiàn)對待提取區(qū)域的精確提取。在本方法中，DRLSE模型被用于邊緣演化和溢油區(qū)域提取。具體來說，DRLSE模型通過對圖像的梯度和邊緣信息進(jìn)行耦合，實(shí)現(xiàn)對溢油區(qū)域的準(zhǔn)確提取。實(shí)驗(yàn)與結(jié)果：本方法在多組真實(shí)SAR圖像上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法在溢油區(qū)域的提取準(zhǔn)確性和魯棒性方面表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。與傳統(tǒng)方法相比，本方法能夠更精細(xì)地提取溢油邊界，同時(shí)對大范圍的溢油事件也能夠進(jìn)行良好的處理。結(jié)論：本論文提出了一種基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法。該方法結(jié)合了邊緣檢測和水污染判定，通過DRLSE模型實(shí)現(xiàn)了對溢油區(qū)域的準(zhǔn)確提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地提高溢油區(qū)域提取的準(zhǔn)確性和魯棒性，具有較好的應(yīng)用前景。參考文獻(xiàn)：[1]LiC,HuangR,DingZ,etal.DistanceRegularizedLevelSetEvolutionandItsApplicationtoImageSegmentation[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2010,19(12):3243-3254.[2]WangZ,DingZ,NiD,etal.SARImageSegmentationUsingActiveContourModelBasedonRegionInformation[J].JournalofCoastalResearch,2016,75(sp1):153-157.[3]LiL,YoonJH,JeongDU,etal.AnoilspilldetectionmethodinRadarsat-2SA