| 【中文题名】 | 海上溢油遥感图像智能边缘检测算法的研究 |
| 【英文题名】 | The Study of Intelligent Edge Detection Algorithm for the Remote Sensing Image of Oil-Spills on the Sea |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-10-13 |
| 【中关键词】 | 海上溢油,遥感图像,边缘检测,模糊增强算子,遗传算法, |
| 【英关键词】 | Oil-Spills on The Sea,Remote Sensing Image,Edge Detection,Fuzzy Enhancement Algorithm,Genetic Algorithms （GA）, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 | 海洋溢油污染是各种海洋污染中影响范围最广、危害时间最长、对生态环境
破坏最大的一种。针对目前的溢油污染状况,国家海洋局已有两架海监飞机用于
海上溢油污染监测,并且即将配备遥感监测设备-红外传感器和紫外传感器,但
是在溢油信息智能处理的软件方面仍存在空缺。本论文对红外或紫外遥感扫描图
像进行处理,根据处理后的信息,获取海上溢油情况。
图像的边缘检测是遥感图像处理的重要手段。溢油图像具有两个主要特点:
一个是溢油由于在风,浪,流的作用下,具有动态的特性,所以溢油图像没有固
定的形状;另一个是海水与溢油的对比度不大,溢油图像上油与水的边界不是很
清楚,具有一定的模糊性。针对这两个主要的特点,本论文对Pal.King边缘检测
算法进行一定的改进,提出了一种模糊增强理论与遗传算法相结合的新的智能溢
油遥感图像边缘检测算法。Pal.King算法通过提高图像边缘两侧的对比度,对模
糊边缘和细小边缘具有很好的检测能力,但是一方面它的模糊变换算法复杂,计
算量大;另一方面增强算法中固定的阀值对形状不固定的溢油图像检测效果不理
想。本论文提出的算子包含两部分:利用改进的... |
| 【论文题纲】 |
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第1章 绪论 |
9-14 |
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1．1 课题的引出 |
9-10 |
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1．2 航空遥感海上溢油监测方法综述 |
10-13 |
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1．3 本课题的研究思路及内容 |
13-14 |
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第2章 模糊边缘检测理论 |
14-20 |
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2．1 边缘检测理论 |
14-15 |
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2．2 模糊理论在边缘检测中的应用 |
15-20 |
|
2．2．1 模糊理论应用原理 |
15-17 |
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2．2．2 模糊理论在边缘检测中的应用思路 |
17-20 |
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第3章 模糊理论在溢油图像边缘检测中的实际应用 |
20-37 |
|
3．1 隶属函数的确定 |
20-23 |
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3．1．1 几种常见的隶属函数 |
20-22 |
|
3．1．2 本文选取的隶属函数 |
22-23 |
|
3．2 模糊增强函数 |
23-32 |
|
3．2．1 可能性分布算子 |
24-25 |
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3．2．2 提高对比度的增强算子 |
25-27 |
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3．2．3 提高对比度的模糊直方图拉伸 |
27-28 |
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3．2．4 基于模糊IF-THEN规则提高对比度 |
28-31 |
|
3．2．5 局部可调对比度增强算子 |
31-32 |
|
3．3 模糊增强函数的确定 |
32-36 |
|
3．3．1 五种模糊增强算子处理溢油图片的结果 |
32-33 |
|
3．3．2 本文选用的模糊增强算子 |
33-35 |
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3．3．3 应用该模糊增强算法处理溢油图像的进一步说明 |
35-36 |
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3．4 边缘提取算子 |
36-37 |
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第4章 遗传算法及其在图像处理中的应用 |
37-45 |
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4．1 遗传算法 |
37-44 |
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4．1．1 遗传算法的基本思想 |
37-38 |
|
4．1．2 遗传算法的特点 |
38-39 |
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4．1．3 遗传算法的基本操作 |
39-43 |
|
4．1．4 遗传算法的基本步骤 |
43-44 |
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4．2 遗传算法在图像处理中的应用 |
44-45 |
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第5章 遗传算法在溢油图像阀值提取中的应用 |
45-50 |
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5．1 二次寻优遗传算法应用的具体步骤 |
45-46 |
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5．2 应用遗传算法获取图像阀值性能比较 |
46-50 |
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第6章 海上溢油边缘检测系统的实现 |
50-53 |
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6．1 系统的工具选择 |
50 |
|
6．2 软件编写步骤 |
50-53 |
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第7章 实际效果检验与进一步工作分析 |
53-56 |
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7．1 实际效果检验 |
53-54 |
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7．2 进一步工作分析 |
54-56 |
|
结论 |
56-58 |
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攻读学位期间公开发表的论文 |
58-59 |
|
致谢 |
59-60 |
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参考文献 |
60-63 |
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研究生履历 |
63 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389332 |
