[发明专利]一种基于活动轮廓模型的船载雷达图像海上油膜识别方法

权利要求书

1.一种基于活动轮廓模型的船载雷达图像海上油膜识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、对含有海杂波的船载雷达原始图像进行降噪预处理；

B、应用基于区域的活动轮廓模型—LBF模型，进行油膜的初步识别；

C、应用斑点噪声阈值法与最小可识别油膜面积阈值法，对海上油膜进行准确识别；

其中，步骤B中所述LBF活动轮廓模型在每次迭代时，定义如下的局部拟合能量泛函来驱动水平集的演化:

ε^LBF(φ,f1,f2)＝λ₁∫[∫K_σ(x-y)|I(y)-f₁(x)|²H(φ(y))dy]dx+λ₂∫[∫K_σ(x-y)|I_y-f₂(x)|²(1-H(φ(y))dy]dx

其中，λ₁与λ₂是预先设定的常量，K_σ为高斯核函数，σ为高斯核标准差，f₁(x)与f₂(x)代表目标轮廓内外的灰度强度常数，I(y)是在目标点y附近的局部窗口内所有像素点的灰度值集合；

其中，步骤C包括：

C1、应用斑点噪声面积阈值法，对初步识别的油膜区域进行斑点噪声降噪；

C2、应用最小可识别油膜面积阈值法，剔除疑似油膜目标，对海上油膜进行准确识别；

C3、将识别的油膜轮廓映射到预处理后的图像中。

2.根据权利要求1所述的油膜识别方法，其特征在于，步骤A包括：

A1、将船载雷达图像从极坐标系统转换至信号抽象世界的平面直角坐标系统；

A2、采用拉普拉斯算子对转换后的图像进行卷积运算，计算公式如下：

其中，x代表图像中的行号，y代表图像中的列号，f(x,y)代表图像中x行y列位置的灰度值；

A3、对卷积处理后的图像，采用Otsu算法，进行图像分割值；

A4、采用均值滤波器，对分割出的同频干扰进行降噪处理，均值滤波器计算公式如下：

其中，m是噪声点左边最近的非噪声点与噪声之间的距离，n是右边对应的距离；

A5、将降噪后的图像投影回直角坐标系统下。

3.根据权利要求1所述的油膜识别方法，其特征在于，所述局部拟合能量泛函中的最佳参数设置为λ₁＝1,λ₂＝2，σ＝3，迭代次数为10次。

4.根据权利要求1所述的油膜识别方法，其特征在于，步骤C1和步骤C2中所述斑点噪声面积阈值和油膜面积阈值均设为“30”。