基于主動輪廓模型的SAR圖像海岸線檢測算法.pdf

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像海岸線檢測在海域管理、自動導航、船艦目標識別和沿海地圖更新等方面發(fā)揮著重要作用。受海水區(qū)域反射信息變化無常、海岸地貌復雜和強噪聲干擾等影響，SAR圖像檢測海岸線具有一定挑戰(zhàn)性。針對不同類型SAR圖像，本文給出三種不同的改進主動輪廓模型檢測海岸線，主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)給出一種改進正則項的Chan-Vese模型海岸線檢測算法。針對傳統(tǒng)CV模型對含有大

2、量噪聲的Radarsat圖像檢測海岸線會出現(xiàn)許多孤立的小區(qū)域現(xiàn)象，通過分析CV模型基本原理及CV模型中長度正則項的作用，給出基于ROEWA算子改進正則項的CV能量泛函模型，并給出對應水平集演化方程的理論推導和數(shù)值求解，通過Radarsat圖像驗證該算法在一定程度上能減少水平集演化過程中因強噪聲影響出現(xiàn)的孤立小區(qū)域，同時該算法在處理含噪聲較小的Radarsat圖像時運行速度快。
　　(2)給出一種基于逆高斯分布的區(qū)域主動輪廓模型海岸

3、線檢測算法。針對海洋區(qū)域像素分布均勻，陸地區(qū)域像素分布不均勻，整體像素偏向于低像素值的Envisat圖像。假設(shè)噪聲服從單位均值的逆高斯分布，雷達后向散射系數(shù)為常數(shù)，通過最大似然方法構(gòu)建區(qū)域能量泛函。然后引入水平集函數(shù)、長度規(guī)則項和水平集函數(shù)懲罰項，進一步理論推導該模型對應的水平集演化方程并給出數(shù)值求解。通過實驗驗證該算法可以處理滿足條件的Envisat圖像。
　　(3)給出一種基于對數(shù)正態(tài)分布的改進局部區(qū)域主動輪廓模型海岸線檢測算