[發(fā)明專利]一種基于海浪理論的海面圖像分割方法

有效

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• 申請日: 2021-03-05
• 公開（公告）號: CN113160238B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發(fā)明（設計）人: 魏婧雅;陳忠彪;姚玉雯;戴子玥;何宜軍;于思源;王錚;田飛;朱睿君
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06V10/50;G06V10/762
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 徐博

本發(fā)明是一種基于海浪理論的海面圖像分割方法，該方法通過獲取海浪圖像中觀測區(qū)域的波數譜求得海浪波長，再根據隨機海浪理論確定海浪波長的累計統(tǒng)計分布函數，是理想狀態(tài)下海浪波長的隸屬度函數關系，僅實現對海浪的初步聚類，無法完成對圖像區(qū)域的準確劃分，因而利用本算法可以精確計算波長的隸屬度函數，最終對圖像區(qū)域做出有效劃分，具有精確度高，適用性強等優(yōu)點。

技術領域

本發(fā)明涉及海洋遙感技術領域，具體的說是一種基于海浪理論的海面圖像分割方法。

背景技術

隨著近年來海洋探測技術的發(fā)展，光學遙感圖像的分辨率變得越來越高，圖像的數據量也隨之增加?？梢姽夂图t外相機可以搭載在機載或者固定的平臺上，具有分辨率高、使用方便等優(yōu)點，在海洋觀測中得到了廣泛的應用，例如2014年09月10日申請的CN104034270A《一種基于無人機的水面油污監(jiān)測方法和裝置》。但是，光學傳感器對海面成像受到多種因素的影響，例如觀測角度、太陽高度角、海面粗糙度、傳感器所在平臺的運動和搖擺等，它們都容易造成圖像中出現太陽耀斑、斑點噪聲，這給利用光學圖像定量提取海面信息帶來很大不便。因此，在進行圖像分析時，需要先對圖像做區(qū)域分割、矯正，以方便后期的數據處理，也是進一步理解圖像的基礎。

目前應用較為廣泛的圖像分割算法包括基于閾值的分割算法、基于邊緣的分割算法和基于區(qū)域的分割算法等。這些算法在一定程度上將具有特殊性質的目標區(qū)域提取出來，但仍存在對噪聲敏感、圖像被過度分割以及不能提供較好的區(qū)域結構等缺陷。與此同時，基于深度學習的圖像分割算法在圖像處理中也得到了應用，例如2020年08月28日申請的CN111598914A《一種基于不確定性引導的自適應圖像分割方法》，但是它需要利用大數據集做訓練學習，不適合用于短時間的實時海面觀測。海洋遙感中常用小型無人機等平臺獲取海面的光學圖像，它的觀測幾何變化快、成像時間短，傳統(tǒng)的圖像分割算法不能有效區(qū)分有效的海面信息。

針對現有的圖像分割的算法技術的不足，本專利提出一種基于海浪的累積分布函數的模糊評價模型，依據符合海浪理論的隸屬度函數更為準確地對采集的圖像進行有效區(qū)域劃分。

發(fā)明內容

本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種基于海浪理論的海面圖像分割方法，適用于高分辨率光學傳感器所觀測到的海面圖像，將海面圖像分割后，能夠獲得具有有效海浪信息的圖像數據，具有操作簡單、適用性強等特點。

為解決上述技術問題，本發(fā)明采用的技術方案為：

一種基于海浪理論的海面圖像分割方法，其特征在于：依據符合海浪理論的隸屬度函數準確地對采集的圖像進行區(qū)域劃分，獲得有效的海浪圖像，具體步驟如下：

步驟1，讀取原始圖像數據，選定研究區(qū)域，對研究區(qū)域內圖像做二維傅里葉變換，根據所得頻譜的峰值確定主波波向；

步驟2，選取平行于主波波向的各個徑向，找出其波峰和波谷的位置，再由相鄰的波峰與波谷求出該徑向包含的波浪的所有波長，然后對徑向波長做直方圖，得到該區(qū)域的波長分布，波長的均值和方差，以及相關物理參數；

步驟3，根據隨機海浪理論建立海浪的波長的概率分布函數，將其作為海浪波長的理論隸屬度函數；

步驟4，針對海浪波長的統(tǒng)計參數建立隸屬度函數，將步驟2獲得的海浪波長的統(tǒng)計參數代入建立的隸屬度函數，計算隸屬度值u；再將海浪觀測點數據代入理論函數中，求出理論值u₀，如果隸屬度函數值uu₀，則選取的區(qū)域合理；否則，重新選取區(qū)域，并利用以上步驟判斷其合理性。

所述的步驟3中建立的隨機海浪波長的統(tǒng)計分布函數為：

式中，λ為波長，為平均波長，為平均波數，d為波高，

所述的步驟4中建立的隸屬度函數為：