高光譜溢油圖像主動輪廓分割.pdf

1、海上溢油事故會嚴重地污染海洋環(huán)境，破壞生態(tài)健康。遙感技術是溢油監(jiān)測中無法代替的重要手段，而近幾年，高光譜遙感技術憑借自身顯著的特點很快地成為溢油檢測的亮點。在對溢油事故的監(jiān)測中，溢油區(qū)域的輪廓邊界十分重要，是估計受污染面積和溢油量的基礎信息。然而，隨著高光譜遙感技術的不斷發(fā)展，空間分辨率和光譜分辨率不斷提升，傳統的圖像分割算法不能充分利用其豐富的信息，無法滿足對高光譜圖像溢油區(qū)域精確分割的要求。
　　隨著水平集方法的引入，主動輪廓

2、模型(Active Contour Model，ACM)得到了空前的發(fā)展。區(qū)域主動輪廓模型具有自由拓撲變化、對初始輪廓不敏感、不依賴于圖像梯度、能抑制噪聲以及易于應用拓展的特點。最小化能量函數的過程也就是輪廓曲線不斷逼近目標邊界的過程，并始終可以得到光滑且連續(xù)的邊界。
　　本文研究的主要內容是如何把高光譜圖像豐富的空間信息和光譜信息應用于ACM模型，驅動曲線演化，使得分割的效果更加精確。主要開展了以下兩個方面的研究工作:
　

3、　(1)為了使ACM模型能夠充分利用高光譜圖像的空間信息，引入構造矢量圖像梯度函數改進能量函數的長度項，使輪廓曲線在空間梯度信息的約束下演化停止在圖像的邊界。實驗表明，本文改進的模型避免了曲線演化地過度圓滑，使輪廓曲線停止到更加準確的邊界。
　　(2)為了使ACM模型充分利用高光譜圖像的光譜信息，使用具有光譜識別能力的光譜角距離度量替代矢量ACM模型的距離度量，依據光譜角對光譜強度不變性特點，使改進后的數據擬合項具有更好的光譜識別