海洋遙感圖像中基于多尺度融合的內(nèi)波自動提取算法研究.pdf

1、海洋內(nèi)波是廣泛分布于世界各個海區(qū)的一種發(fā)生在次表層海水中的重力波,對海洋內(nèi)波的研究長期以來一直是海洋學(xué)家和遙感學(xué)者潛心研究的前沿性課題,深入開展對內(nèi)波的研究,了解內(nèi)波的傳播演變以及衰減過程對于促進海洋生物學(xué)、海洋沉積學(xué)、海洋水聲學(xué)、海洋光學(xué)、海洋水下建筑學(xué)、海洋軍事學(xué)、水下航行以及海洋生產(chǎn)、海底開采、海上交通等具有十分重要的意義。
　　 遙感圖像的出現(xiàn)為海洋內(nèi)波的研究提供了豐富的觀測材料,由于遙感資料具有空間覆蓋范圍廣、空間分辨

2、率高、資料獲取費用相對較低等諸多優(yōu)點,在缺乏現(xiàn)場實測實驗的海域,科研工作人員利用遙感圖像可以直觀的看到海洋內(nèi)波的空間分布情況,并可以根據(jù)圖像來解釋海洋內(nèi)波。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展,面對海量的遙感數(shù)據(jù),單靠人工解釋數(shù)據(jù)已經(jīng)無法滿足人們的實際的需求,因此迫切的需要找到一種能夠讓計算機代替人類勞動實現(xiàn)從遙感圖像中自動提取并解釋海洋內(nèi)波的辦法。遙感圖像在成像過程中容易受到大量乘性噪聲以及天空中云層遮擋的影響,這些干擾因素都給海洋內(nèi)波的提取帶來了

3、嚴重的困難。傳統(tǒng)的邊緣檢測方法在遙感圖像邊緣檢測中達不到理想的效果。近年來快速發(fā)展的小波分析具有多尺度、多分辨率的特點,我們通過分析遙感圖像中的高低頻信號可以發(fā)現(xiàn)圖像中的強乘性噪聲以及云層集中分布在圖像的高頻部分,內(nèi)波信息則集中分布在圖像的低頻部分,因此充分利用小波分析的多分辨率特點成為我們檢測海洋內(nèi)波的新方法和新思路。
　　 從遙感圖像中提取海洋內(nèi)波是件非常困難的事情,長期以來一直沒有行之有效的辦法來解決該問題,這在很大程度上

4、是由于圖像中的強噪聲和圖中云層干擾的影響。本文充分利用小波分析的多分辨率特征,融合多尺度下的內(nèi)波邊緣信息,并設(shè)計了分類器來去除干擾邊緣,使從遙感圖像檢測海洋內(nèi)波取得了很好的效果,本文的主要工作如下:
　　 1.利用db4小波將遙感圖像分層并重構(gòu)各層的低頻部分,在重構(gòu)后的低頻空間中對圖像進行邊緣檢測,利用多尺度空間邊緣融合算法對各層檢測到的內(nèi)波邊緣進行融合,得到多尺度融合的遙感圖像邊緣信息；
　　 2.針對1中得到的邊緣中

5、出現(xiàn)的大尺度邊緣斷裂問題,在充分分析內(nèi)波的波形特征后,提出了一種非常適合在遙感圖像中連接內(nèi)波斷裂邊緣的橢圓形區(qū)域追蹤連接(OVAL)算法,通過OVAL邊緣連接算法能夠使檢測到的內(nèi)波的輪廓更加連貫。
　　 3.遙感圖像經(jīng)多尺度邊緣融合、OVAL斷裂邊緣自動連接后得到的圖像邊緣中,同時存在著內(nèi)波邊緣和干擾因素邊緣,本文針對該情況設(shè)計了一種基于多分類器投票決策的內(nèi)波自動提取算法,實驗表明該算法能夠有效避免單一分類器在決策過程中出現(xiàn)的錯