本文關鍵詞：基于主動輪廓模型的SAR圖像海岸線檢測算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)圖像海岸線檢測在海域管理、自動導航、船艦目標識別和沿海地圖更新等方面發(fā)揮著重要作用。受海水區(qū)域反射信息變化無常、海岸地貌復雜和強噪聲干擾等影響,SAR圖像檢測海岸線具有一定挑戰(zhàn)性。針對不同類型SAR圖像,本文給出三種不同的改進主動輪廓模型檢測海岸線,主要研究內(nèi)容如下：(1)給出一種改進正則項的Chan-Vese模型海岸線檢測算法。針對傳統(tǒng)CV模型對含有大量噪聲的Radarsat圖像檢測海岸線會出現(xiàn)許多孤立的小區(qū)域現(xiàn)象,通過分析CV模型基本原理及CV模型中長度正則項的作用,給出基于ROEWA算子改進正則項的CV能量泛函模型,并給出對應水平集演化方程的理論推導和數(shù)值求解,通過Radarsat圖像驗證該算法在一定程度上能減少水平集演化過程中因強噪聲影響出現(xiàn)的孤立小區(qū)域,同時該算法在處理含噪聲較小的Radarsat圖像時運行速度快。(2)給出一種基于逆高斯分布的區(qū)域主動輪廓模型海岸線檢測算法。針對海洋區(qū)域像素分布均勻,陸地區(qū)域像素分布不均勻,整體像素偏向于低像素值的Envisat圖像。假設噪聲服從單位均值的逆高斯分布,雷達后向散射系數(shù)為常數(shù),通過最大似然方法構(gòu)建區(qū)域能量泛函。然后引入水平集函數(shù)、長度規(guī)則項和水平集函數(shù)懲罰項,進一步理論推導該模型對應的水平集演化方程并給出數(shù)值求解。通過實驗驗證該算法可以處理滿足條件的Envisat圖像。(3)給出一種基于對數(shù)正態(tài)分布的改進局部區(qū)域主動輪廓模型海岸線檢測算法。針對海洋區(qū)域受海浪或大量噪聲影響,海洋某一區(qū)域像素與陸地區(qū)域像素相似的Radarsat和Envisat圖像,基于可變區(qū)域擬合模型中核函數(shù)的思想和目前基于對數(shù)分布的SAR圖像概率密度模型,通過最大后驗概率構(gòu)造局部區(qū)域能量泛函,進一步引入水平集函數(shù)、長度規(guī)則項和水平集懲罰項,并給出水平集演化方程及其數(shù)值求解。通過實驗驗證該算法可以處理滿足條件的Radarsat和Envisat圖像。
【關鍵詞】：SAR圖像 主動輪廓模型 海岸線檢測
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.52;P714
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-24
• 1.1 課題的研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-22
• 1.2.1 SAR圖像海岸線檢測方法國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-16
• 1.2.2 主動輪廓模型國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀16-22
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容和章節(jié)安排22-24
• 第2章 一種改進正則項的Chan-Vese模型海岸線檢測算法24-44
• 2.1 Chan-Vese模型原理分析24-27
• 2.2 ROEWA算子原理分析27-29
• 2.3 一種改進Chan-Vese模型正則項的構(gòu)建及理論分析29-31
• 2.4 基于改進Chan-Vese模型正則項的理論推導31-36
• 2.5 改進正則項水平集演化方程的數(shù)值求解及本章算法描述36-38
• 2.5.1 改進正則項水平集演化方程的數(shù)值求解36-38
• 2.5.2 改進正則項Chan-Vese模型的算法描述38
• 2.6 實驗對比與分析38-42
• 2.6.1 Radarsat圖像的實驗對比與分析38-41
• 2.6.2 實驗誤差分析和運行時間比較41-42
• 2.7 本章小結(jié)42-44
• 第3章 一種逆高斯分布的區(qū)域主動輪廓模型海岸線檢測算法44-62
• 3.1 基于Gamma分布的SAR圖像主動輪廓模型原理分析44-48
• 3.2 一種基于逆高斯分布的主動輪廓模型輪廓模型構(gòu)建及理論分析48-51
• 3.3 基于逆高斯分布主動輪廓模型理論推導51-55
• 3.4 基于逆高斯分布主動輪廓模型的數(shù)值求解及算法描述55-56
• 3.4.1 基于逆高斯分布主動輪廓模型的數(shù)值求解55-56
• 3.4.2 基于逆高斯分布主動輪廓模型的算法描述56
• 3.5 實驗結(jié)果分析56-61
• 3.5.1 Envisat圖像對比和分析57-59
• 3.5.2 實驗誤差分析和運行時間比較59-61
• 3.6 本章小結(jié)61-62
• 第4章 一種對數(shù)正態(tài)分布的改進局部區(qū)域主動輪廓模型海岸線檢測算法62-78
• 4.1 RSF模型原理分析62-63
• 4.2 已有對數(shù)正態(tài)分布模型原理分析63-65
• 4.3 基于對數(shù)正態(tài)分布的改進局部區(qū)域主動輪廓模型的構(gòu)建65-67
• 4.4 基于對數(shù)正態(tài)分布的改進局部區(qū)域主動輪廓模型的理論推導67-70
• 4.5 改進局部區(qū)域主動輪廓模型數(shù)值求解及算法描述70-72
• 4.5.1 基于對數(shù)正態(tài)分布的改進局部區(qū)域主動輪廓模型的數(shù)值求解70-72
• 4.5.2 基于對數(shù)正態(tài)分布的改進局部區(qū)域主動輪廓模型的算法描述72
• 4.6 實驗結(jié)果分析72-77
• 4.6.1 實驗圖像對比和分析73-76
• 4.6.2 誤差和運行時間對比76-77
• 4.7 本章小結(jié)77-78
• 總結(jié)與展望78-80
• 參考文獻80-87
• 致謝87-88
• 作者簡介88

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