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：合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）在海洋环境中的应用日益广泛，其中之一是用于溢油事件的监测和提取。溢油事件对海洋环境和相关行业造成重大影响，因此，快速、准确地提取溢油区域变得尤为重要。本论文提出了一种基于DRLSE（DistanceRegularizedLevelSetEvolution）模型的SAR溢油提取方法，该方法结合了边缘检测和水污染判定，并通过距离正则化水平集演化模型进行溢油区域的准确提取。关键词：SAR、溢油提取、DRLSE、边缘检测、水污染判定引言：溢油事件是海洋环境中的一大威胁，对海洋生态系统和相关行业产生严重影响。因此，溢油事件的监测和快速、准确地提取溢油区域对于应对和处理溢油事件至关重要。合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar,SAR）通过发送雷达波束并记录回波图像来获取地面的重要信息，其高分辨率和独立于天气条件的特点使其成为溢油事件监测和提取的理想工具之一。传统的SAR溢油提取方法主要基于边缘检测和阈值分割技术。这些方法通常使用Sobel、Canny等边缘检测算法来提取图像中的边缘特征，然后通过设定合适的阈值来分割出溢油区域。然而，传统方法在提取细微的溢油边界和处理大范围溢油的时候存在一定的局限性。此外，由于SAR图像中存在斑点噪声和强度差异的问题，传统方法的准确性和鲁棒性也仍有待提高。为了解决上述问题，本论文采用了基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法。DRLSE模型是一种基于水平集演化的图像分割方法，能够准确地提取物体的轮廓信息。该模型结合了边缘检测和水污染判定，能够准确地区分溢油区域和其他背景干扰。方法：1.边缘检测：在DRLSE模型中，边缘检测是溢油区域提取的关键步骤。本方法基于Sobel算子对SAR图像进行边缘检测，以获取溢油区域的边界信息。2.水污染判定：溢油区域通常表现为图像中的高强度区域。因此，在边缘检测的基础上，本方法引入了水污染判定模块，以进一步过滤并确定溢油区域。3.DRLSE模型：DRLSE模型基于水平集演化方法，通过最小化函数自变量的能量泛函来实现对待提取区域的精确提取。在本方法中，DRLSE模型被用于边缘演化和溢油区域提取。具体来说，DRLSE模型通过对图像的梯度和边缘信息进行耦合，实现对溢油区域的准确提取。实验与结果：本方法在多组真实SAR图像上进行了实验，并与传统方法进行了对比。实验结果表明，基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法在溢油区域的提取准确性和鲁棒性方面表现出了明显的优势。与传统方法相比，本方法能够更精细地提取溢油边界，同时对大范围的溢油事件也能够进行良好的处理。结论：本论文提出了一种基于DRLSE模型的SAR溢油提取方法。该方法结合了边缘检测和水污染判定，通过DRLSE模型实现了对溢油区域的准确提取。实验结果表明，该方法能够有效地提高溢油区域提取的准确性和鲁棒性，具有较好的应用前景。参考文献：[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