[發(fā)明專利]具有相干斑特性的任意形狀SAR海面溢油圖像的模擬方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210244961.8
• 申請日: 2012-07-13
• 公開（公告）號: CN102798860A
• 公開（公告）日: 2012-11-28
• 發(fā)明（設計）人: 楊永紅;奚彩萍;凌霖
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G01S7/41
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 夏雪

技術領域

本發(fā)明屬于微波海洋遙感技術領域，具體地講就是涉及具有相干斑特性的任意形狀SAR海面溢油圖像的模擬方法。

背景技術

海洋與人類的經(jīng)濟活動息息相關。然而海洋溢油污染具有影響海域范圍廣、持續(xù)時間長、對海洋生物和生態(tài)環(huán)境破壞大的特點。由于合成孔徑雷達(SAR,synthetic?aperture?radar)具有全天時、全天候、高分辨率和大觀測范圍的優(yōu)點，它已成為海洋溢油監(jiān)測的一種有利工具，然而高虛警率問題一直是SAR溢油監(jiān)測系統(tǒng)的難點，盡管已提出了多種改進辦法，但該問題仍未得到徹底的解決。

相干斑噪聲和海面溢油區(qū)域形狀的復雜性是影響SAR溢油監(jiān)測系統(tǒng)的高虛警率的重要因素。SAR海面溢油圖像的模擬將有助于改進溢油識別方法的研究，從而降低SAR溢油監(jiān)測系統(tǒng)的高虛警率。

從過程上來看，SAR海面溢油圖像的模擬會涉及四個方面：海面的建模、溢油與海面的相互作用、溢油海面與電磁波的交互作用及SAR成像處理。海面模型有Longuet-Higgins法、分形法、多尺度模型等；Marangoni效應是溢油與海面的相互作用的理論基礎；而溢油海面與電磁波的交互作用屬于隨機粗糙面電磁散射的研究范疇，分為解析法和數(shù)值法兩大類；SAR成像處理算法有距離-多普勒算法、波數(shù)域算法及Chirp-Scaling算法等。

文獻[1]采用多尺度海面模型和Marangon效應，建立了溢油海面模型，然后計算溢油海面的雷達截面，最后經(jīng)過SAR成像處理，獲得溢油海面的SAR仿真圖像，該方法的不足之處在于計算過程復雜、效率低，另一方面，海面溢油區(qū)域的形狀沒有考慮。

參考文獻

[1]G.Franceschetti,A.Iodice,D.Riccio.SAR?Raw?Signal?Simulation?of?Oil?Slicks?in?Ocean?Environments.IEEE?Trans.Geosci.Remote?Sensing,2002,40(9):1935-1949

發(fā)明內容

為了克服現(xiàn)有SAR海面溢油圖像模擬方法的不足，本發(fā)明提供了一種具有相干斑特性的任意形狀SAR海面溢油圖像的模擬方法，包括以下步驟：

1.設置SAR圖像的參數(shù)，計算SAR圖像所對應海域的面積A；

SAR圖像的參數(shù)包括距離向像素點數(shù)M、方位向像素點數(shù)N、距離分辨率ρ_r、方位分辨率ρ_a；

計算SAR圖像所對應海域面積A的方法是：A＝M×N×ρ_a×ρ_r

2.根據(jù)海況信息，確定SAR圖像中每個像素點的歸一化灰度值I′(m,n)，且滿足K分布；

首先，根據(jù)海況信息，確定K分布的尺度參數(shù)a和形狀參數(shù)v；然后產(chǎn)生具有尺度參數(shù)a和形狀參數(shù)v的K分布的隨機數(shù)并存儲于矩陣其中，m為SAR圖像在距離向上像素點的索引數(shù)，它取值為m＝1,2,…,M；n為SAR圖像在方位向上像素點的索引數(shù)，它取值為n＝1,2,…,N；用matlab程序中自帶的函數(shù)gamrnd()產(chǎn)生M×N的Gamma(伽瑪)分布的隨機數(shù)并存儲于矩陣G₁(m,n)，其尺度參數(shù)為1，形狀參數(shù)為1；用matlab程序中自帶的函數(shù)gamrnd()產(chǎn)生M×N的Gamma分布的隨機數(shù)并存儲于矩陣G_v+1(m,n)，其尺度參數(shù)為1，形狀參數(shù)為v+1；對矩陣P′_a,v(m,n)進行歸一化處理后，得到P_a,v(m,n)；則SAR圖像中每個像素點的歸一化灰度值I′(m,n)＝P_a,v(m,n)；

3.根據(jù)相干斑噪聲，對SAR圖像中每個像素點的灰度值進行修正，得到含有相干斑噪聲的SAR海面溢油圖像的歸一化灰度值I(m,n)；

根據(jù)相干斑噪聲，確定指數(shù)分布的參數(shù)；然后用matlab程序中自帶的函數(shù)exprnd()產(chǎn)生M×N指數(shù)分布的隨機數(shù)并存儲于矩陣B(m,n)；含有相干斑噪聲K分布的隨機數(shù)為C′(m,n)＝P′_a,v(m,n)B(m,n)，并對其進行歸一化處理，得到C(m,n)；則含有相干斑噪聲的SAR海面溢油圖像的歸一化灰度值I(m,n)＝C(m,n)；

4.設置SAR圖像中溢油面積A_oil和溢油的初始位置p(x₀,y₀)；

5.根據(jù)溢油面積，計算溢油區(qū)域內像素點的數(shù)目；