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（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行溢油區(qū)域的準確提取。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)生嚴重影響。因此，溢油事件的監(jiān)測和快速、準確地提取溢油區(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（SyntheticApertureRadar,SAR）通過發(fā)送雷達波束并記錄回波圖像來獲取地面的重要信息，其高分辨率和獨立于天氣條件的特點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)方法在提取細微的溢油邊界和處理大范圍溢油的時候存在一定的局限性。此外，由于SAR圖像中存在斑點噪聲和強度差異的問題，傳統(tǒng)方法的準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行耦合，實現(xiàn)對溢油區(qū)域的準確提取。實驗與結(jié)果：本方法在多組真實SAR圖像上進行了實驗，并與傳統(tǒng)方法進行了對比。實驗結(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，本方法能夠更精細地提取溢油邊界，同時對大范圍的溢油事件也能夠進行良好的處理。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模型實現(xiàn)了對溢油區(qū)域的準確提取。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地提高溢油區(qū)域提取的準確性和魯棒性，具有較好的應(yīng)用前景。參考文獻：[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