基于插件的圖像處理框架.pdf

1、本文主要工作是在基于插件的圖像處理框架的系統(tǒng)分析與設(shè)計基礎(chǔ)上，圍繞SAR圖像海洋油膜檢測的研究展開。海洋表面油膜檢測，主要集中在SAR圖像濾波、SAR圖像分割、油膜特征提取和識別等三個方面。 在SAR圖像油膜濾波方法研究中，首先介紹了SAR斑點噪聲的形成機理和斑點噪聲的統(tǒng)計特性，然后介紹了幾種常用的SAR圖像濾波方法。在借鑒前人研究成果的同時，通過本文提出的基于插件的圖像處理框架上建立試驗模型，提出了適合SAR圖像海洋表面油膜檢

2、測的濾波方法。實驗結(jié)果驗證了該方法的有效性也表明該圖像處理框架在SAR圖像處理上具有優(yōu)越性。 在SAR圖像分割方法的研究中，首先分析了幾種SAR目標的分割方法(Otsu，最大熵)，而后給出了兩種新的適用于SAR圖像海洋油膜檢測的SAR圖像分割方法——基于有效性指標評估的FCM聚類圖像分割和基于Kmean和重疊率分層合并策略的圖像分割算法。本文還利用四幅真實的SAR油膜圖像對這幾種方法分別進行了對比實驗。結(jié)果表明，基于有效性指標評

3、估的FCM聚類圖像分割和基于Kmean和重疊率分層合并策略的圖像分割算法的分割效果比較良好，同時基于Kmean和重疊率分層合并策略的圖像分割算法在執(zhí)行效率上更令人滿意。 在油膜特征提取和識別的研究中，首先介紹了海洋表面油膜的SAR探測機理，論證了海洋表面油膜SAR探測的可能性，然后歸納總結(jié)了SAR圖像海洋表面油膜及其檢測特點，提出了綜合利用灰度和紋理的油膜檢測模型。 近年來，SAR在海洋領(lǐng)域的監(jiān)察、檢測等應用日益發(fā)展起來