利用合成孔徑雷達采集到的海上影像數(shù)據(jù),可以全天時、全天候?qū)Ｉ弦缬蛦栴}進行實時自動監(jiān)測,海面溢油在SAR圖像上呈現(xiàn)為明顯的暗斑,海洋、大氣現(xiàn)象等因素形成（通常稱之為類油膜）也會在SAR圖像上呈現(xiàn)出暗斑痕跡,為實際溢油情況判定增加了多種疑似類的不確定因素。通過在形狀、灰度及紋理方面的差異對比,得到類油膜在紋理特征的概率密度分布上與油膜的各項性能指標有明顯差異性,該方法對于提升自動監(jiān)測系統(tǒng)有參考價值。 

【文章來源】：船海工程. 2020,49(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

幾何特征的概率密度分布比較

灰度特征參數(shù)是針對目標子圖像中的不同區(qū)域的灰度或灰度梯度數(shù)值集合計算的統(tǒng)計量,常用的灰度特征包括:暗目標灰度均值、標準差、均值標準差比,背景的灰度均值、標準差、均值標準差比,目標背景均值比、標準差比,邊緣梯度均值、標準差。見圖4。從對比結(jié)果來看,背景灰度均值、邊緣梯度均值表現(xiàn)出顯著差異。

紋理特征參數(shù)用于描述圖像中顏色和灰度的空間排列方式,在圖像處理中常用共生矩陣來量化描述紋理,關(guān)注的是圖像中某一像素對重復出現(xiàn)的情況,本質(zhì)上反映的是圖像的空間頻率特性。溢油文獻中采用的紋理特征包括基于灰度共生矩陣的角二階矩、對比度、逆差矩、熵、自相關(guān)、和方差、和均值、最大相關(guān)系數(shù)、最大概率。根據(jù)圖中的統(tǒng)計結(jié)果,紋理特征中角二階矩、自相關(guān)、和方差、和均值、最大概率等的分布曲線都表現(xiàn)出一定差異。見圖5。綜合實驗結(jié)果,紋理特征變現(xiàn)出來的差異性要優(yōu)于灰度特征和幾何特征,在溢油監(jiān)測系統(tǒng)研制過程中,在重視灰度特征和幾何特征的同時,應(yīng)充分收集更多的紋理特征來區(qū)分溢油和疑似現(xiàn)象,提高系統(tǒng)各項指標。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3211917