[發(fā)明專利]一種針對(duì)遙感大圖像的海洋溢油智能檢測方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410204690.2
• 申請(qǐng)日: 2014-05-15
• 公開（公告）號(hào): CN103971370A
• 公開（公告）日: 2014-08-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王思遠(yuǎn);張佳華;尹航;殷慧;常清;孫云曉;楊柏娟;汪簫悅;彭瑤瑤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 北京紐樂康知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11210
• 代理人: 楊忠孝

1.一種針對(duì)遙感大圖像的海洋溢油智能檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

（1）遙感大圖像輸入和處理：

獲取輸入計(jì)算機(jī)的SAR圖像數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行LEE與MAP Gamma 濾波處理和幾何糾正；

（2）溢油疑似區(qū)AOI探測：

對(duì)步驟（1）中處理完成的圖像利用Ratio邊緣檢測算法進(jìn)行AOI檢測，所述Ratio邊緣檢測算法如下：

u₁和u₂為沿著中心像素點(diǎn)某直線方向的不重疊區(qū)域 R₁和R₂內(nèi)N個(gè)點(diǎn)的灰度均值；

（3）基于更改CFAR的溢油區(qū)域提取：

將步驟（2）AOI提取后所得的若干個(gè)包含油膜對(duì)象的AOI區(qū)域進(jìn)行CFAR溢油區(qū)域提取得到遙感大圖像的目標(biāo)檢測區(qū)域閾值，所述的CFAR算法如下：

可以得到閾值，其中為虛警概率，P（x）通過以海洋為背景的雜波Weibull分布概率密度函數(shù)計(jì)算：

其中參數(shù)b為尺度參數(shù)，c為形狀參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種針對(duì)遙感大圖像的海洋溢油智能檢測方法，其特征在于：步驟（3）中，當(dāng)c=2時(shí)，Weibull分布蛻化為Rayleigh分布，當(dāng)c=1時(shí)，Weibull分布蛻化為指數(shù)分布。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種針對(duì)遙感大圖像的海洋溢油智能檢測方法，其特征在于：Weibull分布的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)由Weibull分布的一階矩和二階矩的計(jì)算公式得出：

其中。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種針對(duì)遙感大圖像的海洋溢油智能檢測方法，其特征在于：在所述步驟（1）和（2）之間增加海陸分割、屏蔽陸地步驟：

過對(duì)圖像像素的計(jì)算，確定圖像中非海洋區(qū)域并屏蔽這些區(qū)域，計(jì)算公式如下：

其中，，

。