強光照下內(nèi)河溢油紋理特征提取研究.pdf

1、近年來，在航運中泄漏到海洋與內(nèi)河河流中的數(shù)萬噸石油對周邊環(huán)境造成了極其嚴重的污染。在海上溢油監(jiān)測技術領域，國內(nèi)外已取得了矚目的成績。然而，內(nèi)河流域因其水文環(huán)境復雜，現(xiàn)有溢油監(jiān)測技術仍無法應對突發(fā)的溢油事故。
　　本論文以溢油紋理特征為出發(fā)點，根據(jù)“強光照下，油膜和水面呈現(xiàn)不同視覺效果”這一特性，通過紋理特征提取方法，分別對油膜和水面紋理進行特征提取，得到特征量。以紋理特征量為數(shù)據(jù)源，利用支持向量機分類原理，預測油膜和水面紋理圖像分

2、類準確率。對比不同提取方法下得到的預測準確率。預測準確率越高，說明紋理特征量包含的油膜和水面紋理特征越精確，越有助于后期溢油圖像的監(jiān)測識別工作。
　　基于油膜和水面紋理特征，本論文對特征提取中經(jīng)典的灰度共生矩陣方法進行了詳細說明。Haralick從該矩陣中提取了14個特征量，本文從中選擇了能夠表征油膜和水面紋理特征的特征量:角二階矩、對比度、相關性、熵以及逆差矩，然后在灰度共生矩陣的基礎上，衍生出一維灰度共生矩陣方法。根據(jù)油膜紋理

3、的彩色特性，將灰度共生矩陣和顏色信息相結合，獲得顏色共生矩陣，并由此衍生出一維顏色共生矩陣、各分量顏色共生矩陣等方法。根據(jù)HSI空間下溢油紋理特征，本文提出一種基于色調(diào)和飽和度分量的提取方法——色調(diào)飽和度共生矩陣法。利用上述方法提取油膜和水面紋理特征量，最終獲得預測準確率。對比準確率，分析各方法優(yōu)劣性。
　　實驗結果表明，針對強光照下的溢油紋理特征，從顏色共生矩陣和色調(diào)飽和度共生矩陣方法中提取的紋理特征量具有更高的分類準確度。顏色