[发明专利]海面溢油区域图像探测方法

摘要

本发明涉及海面溢油区域图像探测方法。本发明的目的是通过选取适当的波段对自定义的NDOI的值进行计算，并将得到的各坐标处NDOI的值看作灰度值来得到一幅灰度图像，然后通过图像处理的方法来突出海面溢油区的轮廓，说明书摘要附图中图1为发明的具体实现流程图。

主权项

1.海面溢油区域图像探测方法，其特征在于如下步骤：第一步：下载MODIS数据，使用ENVI软件对读入的数据进行处理，通过以下步骤实现：(a)使用ENVI软件读入MODIS遥感数据，并分别将第1、4、3波段的数据对应为RGB模型中的R、G和B分量的值，进而得到遥感图像I_RGB；(b)根据各区域是否有溢油发生这一先验知识选取遥感图像I_RGB中一块典型的水体区域和溢油区，得到各波段水体反射率的平均值R_sea和油区反射率的平均值R_oil，并通过式(1)计算各波段的C值；(c)将MODIS遥感数据转化为TIFF格式以便下一步的处理；第二步：使用MATLAB读入TIFF文件,将包含数据内容的三维矩阵记为M；第三步：通过式(2)计算坐标(x,y)处NDOI的值NDOI(x,y)，其中和分别为使式(1)中C的值最大和最小的波段所对应的反射率在坐标(x,y)处的取值，然后将得到的各坐标处NDOI的取值构成一个double类型的矩阵Ι_NDOI；本步操作可以通过MATLAB中的Ι_NDOI＝(M(:,:,NCmax)‑M(:,:,NCmin))./(M(:,:,NCmax)+M(:,:,NCmin))语句来实现，其中NCmax和NCmin分别为使式(1)中C的值最大和最小的波段在三维矩阵M中坐标第三个分量的取值；第四步：将矩阵Ι_NDOI中各元素的取值视为归一化后的灰度值，得到图像I₀；第五步：采用式(3)对图像I₀进行灰度拉伸，得到图像I_S，其中I₀(x,y)和I_S(x,y)分别为图像I₀和I_S在坐标(x,y)处的取值，a和b分别为图像I₀中灰度的最小值和最大值；第六步：将图像I_S进行模糊化，通过以下步骤实现：(a)利用MATLAB中的G＝fspecial('gaussian',[3 3],5)语句构造一个大小为3×3，标准差为5的高斯模板G；(b)将图像I_S与高斯模板G进行卷积，得到的模糊后的图像I_B；第七步：以阈值0.036对图像I_B进行Roberts算子检测，将得到的图像记为I_R,本步操作可以通过MATLAB中的I_R＝edge(I_B,'roberts',0.036)语句来实现；第八步：对溢油区域进行提取，通过以下步骤实现：(a)对图像I_R进行二值化处理，将图像I_R中小于0.5的值置为0，其余值置为1，这样就可以得到一幅二值图像，记为I_b；(b)通过MATLAB中的SE＝strel('disk',8)语句构造半径为8的圆形结构元素SE，然后采用结构元素SE对图像I_b进行闭操作，得到图像I_c，该操作可以通过MATLAB中的I_c＝imclose(I_b，SE)语句来实现；(c)通过MATLAB中的I_close＝imfill(I_c,'holes')语句对图像I_c进行孔洞填充，得到图像I_close；第九步：提取溢油区域的轮廓，通过以下步骤实现：(a)将图像I_close与图像I_close1进行差分，得到图像I_difference,其中I_close1为已知无溢油时相同海域数据经前八步处理后得到的图像；(b)获取图像I_difference中的最大连通分量，并提取该连通区域的轮廓，该轮廓即为溢油区轮廓。