[發明專利]一種基于局部自適應閾值的船載雷達圖像溢油監測方法

有效

• 申請號: 201910084405.0
• 申請日: 2019-01-29
• 公開（公告）號: CN109829858B
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 徐進;由大明;何舒;趙陽
• 申請（專利權）人: 大連海事大學
• 主分類號: G06T3/60
• 分類號: G06T3/60;G06T7/136
• 代理公司: 大連至誠專利代理事務所(特殊普通合伙) 21242
• 代理人: 楊威;涂文詩

1.一種基于局部自適應閾值的船載雷達圖像溢油監測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S01：對船載雷達圖像進行坐標系統變換，并進行抑制同頻干擾噪聲的預處理，包括以下步驟：

步驟S11：對船載雷達圖像進行坐標轉換，從極坐標系統轉換至平面直角坐標系統，得到平面直角坐標系統下的雷達圖像，極坐標系統是以物體到原點的距離為極距、以方位角為幅角，平面直角系統以方位角為橫軸、以距離為縱軸；

步驟S12：對步驟S11中的平面直角坐標系統下的雷達圖像，應用改進的Prewitt算子，進行卷積運算，增強圖像中同頻干擾噪聲的特征，得到卷積圖像；

步驟S13：對步驟S12中的卷積圖像，應用魯棒自適應閾值法，進行二值化分割，得到二值化圖像，從而提取同頻干擾噪聲；

步驟S14：為了抑制同頻干擾噪聲，應用步驟S13中的二值化圖像得到的同頻干擾噪聲位置，對步驟S11的平角直角坐標系統下的雷達圖像進行線性內插降噪，從而剔除雷達圖像中的同頻干擾噪聲，得到降噪后的圖像；

步驟S02：對步驟S14中的降噪后的圖像進行海浪灰度強度平滑，從而平滑海浪灰度分布近強遠弱的特征，得到平滑的雷達圖像，包括以下步驟：

步驟S21：對步驟S14中的降噪后的圖像進行計算，得到灰度強度矯正圖；

步驟S22：為了對降噪后的圖像進行平滑，將步驟S14中得到的降噪后的圖像與步驟S21中得到的灰度強度矯正圖進行減運算，從而平滑海浪灰度分布近強遠弱的特征，得到灰度強度分布矯正圖；

步驟S03：對步驟S22中得到的灰度強度分布矯正圖進行局部對比度增強，提高雷達圖像中油膜內外區域的對比度，得到灰度強度對比度增強圖；

步驟S04：采用改進的局部自適應閾值方法，根據步驟S03中的灰度強度對比度增強圖，對海上溢油進行識別，包括以下步驟：

步驟S41：采用如下改進的局部自適應閾值法，根據步驟S03中的灰度強度對比度增強圖，對海上溢油進行初步識別，得到平面直角坐標系統下的能區分溢油區域的初步識別圖

其中m是圖像局部窗口中的平均灰度值，k是用戶定義的參數，R是局部窗口內所有像素的灰度值標準偏差的動態范圍，v是灰度圖像局部窗口內的灰度值方差，T表示求得的圖像局部窗口的油膜分割二值化閾值；

步驟S42：對步驟S41中得到的平面直角坐標系統下的能區分溢油區域的初步識別圖，采用面積閾值法，刪除初步識別圖中的斑點噪聲，得到全量程的能區分溢油區域的斑點目標剔除圖像；

步驟S43：剔除步驟S42中得到的全量程的斑點目標剔除圖像中預設量程以外的目標，得到預設量程內的能區分溢油區域的斑點目標剔除圖像；

步驟S44：將步驟S43中得到的預設量程內的能區分溢油區域的斑點目標剔除圖像，用黑色標識疊加在步驟S14中得到預處理結果圖像上，得到平面直角坐標系統下的溢油區域監測結果圖像；

步驟S45：將步驟S43中的平面直角坐標系統下的溢油區域監測結果圖像投影變換為極坐標系統下的溢油區域監測結果圖像，得到溢油分布圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S12中，所述改進的Prewitt算子的計算公式為

G'(i,j)＝2f(i-1,j)+2f(i+1,j)+2f(i,j)-f(i-1,j-1)-f(i,j-1)

-f(i+1,j-1)-f(i-1,j+1)-f(i,j+1)-f(i+1,j+1)

其中i表示平面直角坐標系統下的雷達圖像中的行號，j表示平面直角坐標系統下的雷達圖像中的列號，f(i,j)表示平面直角坐標系統下的雷達圖像中第i行第j列位置的灰度值，G'(i,j)表示卷積圖像中第i行第j列位置的灰度值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S14中，采用如下線性內插公式進行線性內插降噪

其中m是噪聲點左邊最近的非噪聲點與噪聲之間的距離，n是右邊對應的距離，x,y表示二值化圖像中的橫縱坐標，f(x,y)表示二值化圖像中坐標位置(x,y)處的灰度值，g(x,y)表示平滑后的圖像中坐標位置(x,y)處的灰度值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S21中，所述灰度強度矯正圖的生成方法為對降噪后的圖像中每行灰度值進行平均后，將均值填充入對應的行內。