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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105551049A(43)申请公布日2016.05.04(21)申请号201510998952.1(22)申请日2015.12.28(71)申请人清华大学地址100084北京市海淀区100084-82信箱(72)发明人刘春殷君君杨健(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人张大威(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书1页说明书7页附图4页(54)发明名称基于港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法,包括以下步骤:S1:对港区水域的SAR图像进行Freeman分解得到海面及陆地区域二次散射功率和体散射功率;S2:通过所述体散射功率分离水域和陆地;S3:由所述二次散射功率确定大型港区水域;以及S4:对所述大型港区水域使用Touzi边缘检测子进行边缘检测确定岸线边缘,从而检测出大型港口轮廓。本发明具有如下优点:从一种全新的角度快速、精确的实现大型港口的检测。CN105551049ACN105551049A权利要求书1/1页1.一种基于港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:对港区水域的SAR图像进行Freeman分解得到海面及陆地区域二次散射功率和体散射功率;S2:通过所述体散射功率分离水域和陆地;S3:由所述二次散射功率确定大型港区水域;以及S4:对所述大型港区水域使用Touzi边缘检测子进行边缘检测确定岸线边缘,从而检测出大型港口轮廓。2.根据权利要求1所述的港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法,其特征在于,所述步骤S1进一步包括:S101:将所述港区水域的SAR图像分为平静海面图像、受一般干扰的海面图像和受强干扰的海面图像并相应的分析散射特性的差异;S102:将所述平静海面图像、所述受一般干扰的海面图像和所述受强干扰的海面图像通过Freeman分解得到海面及陆地区域二次散射功率和体散射功率。3.根据权利要求1所述的港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法,其特征在于,所述步骤S2进一步包括:S201:分别直方图统计拟合所述平静海面图像、所述受一般干扰海面图像、所述受强干扰的海面图像的体散射功率分布建立假设检验模型;S202:根据所述假设检验模型分离水域和陆地。4.根据权利要求1所述的港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法,其特征在于,所述步骤S3进一步包括:S301:分别统计所述平静海面图像、所述受一般干扰的水域图像和所述大型港区干扰水域图像的二次散射功率分布对步骤S2分离的水域建立港区水域检测的假设检验模型,确定所述港区水域的像素;S302:依据预设的阈值判断出的疑似港区水域的二值图进行平滑处理,由面积大小和连通域处理确定大面积的大型港区水域。5.根据权利要求4所述的港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法,其特征在于,所述步骤S4进一步包括:对由大型港区水域划定的感兴趣区域体散射功率使用Touzi边缘检测子进行边缘检测确定岸线边缘,从而检测出大型港口轮廓。2CN105551049A说明书1/7页基于港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法技术领域[0001]本发明涉及的是一种极化合成孔径雷达(PolarimetricSyntheticApertureRadar,Pol-SAR)图像处理技术领域的方法。具体是一种基于港区水域提取的极化SAR图像大型港口检测方法。背景技术[0002]作为货物集散和船舶停靠的重要场所,SAR图像中大型港口检测具有重要意义。大型港口是突堤、防波堤、港区其它建筑、停泊船只和港区水域等若干目标的复杂组合。其形态的多样性和背景的复杂性使得从受强相干斑噪声影响的SAR图像中实现快速正确检测具有一定难度。[0003]依据港口轮廓结构的特点,现有港口检测方法都从提取港口轮廓特征出发实现检测,首先通过海陆分割提取出海岸线;然后检测海岸线上角点、直线等几何特征;最后对角点、直线关系进行平行、曲折或封闭性度量,并进行阈值判决从而实现港口检测。对于相干斑噪声较强、海面海况复杂以及沿岸强散射体二次散射干扰严重情况SAR图像,部分海面像素强度高于陆地像素,简单的分割方法如阈值分割或基于边缘的分割方法,以及基于区域统计特性的活动轮廓模型分割方法,都会导致错误的分割,且计算繁琐复杂。而由于受到噪声和停泊船只的影响,在提取的海岸线上进行角点和直线等几何特征提取同样计算繁琐且精确度不高。此外,平行、曲折及封闭性等特征描述缺乏严格的指标度量。[0004]大型港口通常由多个港口组成,岸线范围大且结构复杂,轮廓缺乏稳定的