Algoritmo de detección de bordes de derrames de petróleo marino con imágenes SAR basado en fusión e implementación de MATALAB_Algoritmo de detección de bordes de imágenes

Resumen: Para extraer con precisión la información del contorno del borde del área del derrame de petróleo en imágenes SAR, se propone un algoritmo de detección de bordes de imágenes SAR que combina operadores astutos y de cuencas hidrográficas. El algoritmo primero utiliza tecnología de reconstrucción morfológica para marcar la imagen de primer plano, realiza operaciones de cambio para eliminar información irrelevante de los bordes y luego realiza una operación de distinción en primer plano. El algoritmo de cuenca y el operador astuto se utilizan para extraer con mayor precisión la información del contorno del borde del área del derrame de petróleo y se realizan experimentos de simulación MATALAB. Los resultados muestran que, en comparación con el método clásico de detección de bordes, este método puede localizar con precisión el borde de la imagen. siendo más preciso y completo al mismo tiempo que detecta las características del borde del objetivo.

Palabras clave: imagen SAR; algoritmo de cuencas hidrográficas; MATALAB; detección de contornos de bordes

0 Introducción

El fenómeno de los derrames de petróleo en el mar afecta gravemente a la ecología marina. Por lo tanto, se hace necesario un seguimiento dinámico en tiempo real de la superficie del océano. El radar de apertura sintética (SAR) tiene capacidades de adquisición de datos de alta resolución y de grandes áreas, capacidades de adquisición de datos en todo clima y durante todo el día, y cierta capacidad de penetrar la vegetación y la cobertura [1]. Por lo tanto, se aplica al monitoreo de derrames de petróleo en la superficie del océano. Este artículo selecciona la imagen del derrame de petróleo del Golfo de México monitoreada por un radar de apertura sintética para el procesamiento de detección de bordes y obtiene buena información del contorno del borde del área del derrame de petróleo, lo que proporciona. la base para la extracción de características de imágenes SAR en el futuro y sentó las bases para el reconocimiento automático por computadora de áreas objetivo en imágenes SAR. Actualmente existen muchos operadores de detección de bordes, como el operador Sobel, el operador Prewitt, el operador Robert, el operador Log, el operador Canny, etc. Estos operadores tradicionales a menudo hacen que el borde del objetivo cambie al detectar imágenes SAR y no pueden obtener información continua del contorno del borde, lo que dificulta el procesamiento posterior. La fusión del operador Canny y el algoritmo de segmentación de cuencas marcadas puede obtener mejor información de contorno de borde precisa y continua.

1 Preprocesamiento de imágenes SAR

Debido a diversas interferencias en el proceso de obtención de imágenes SAR del área del derrame de petróleo, hay ruido moteado coherente y distorsión geométrica en las imágenes SAR originales obtenidas. y distorsión de la radiación, por lo que se debe realizar una serie de preprocesamiento de filtrado y corrección. Este artículo utiliza el software NEST 3C para realizar corrección geométrica, corrección de radiación y filtrado de moteado en la imagen SAR original. El filtro de moteado utiliza filtrado medio 3*3 y filtrado gamma 7*7. Para las imágenes preprocesadas, se utiliza el software ENVI 4.7 para realizar un remuestreo de datos para obtener las imágenes SAR que se procesarán en este artículo.

2 Detección de bordes de imágenes SAR basada en el operador Canny

El operador de detección de bordes Canny es un tipo de operador de detección de bordes óptimo, que se ha utilizado ampliamente en muchos campos de procesamiento de imágenes [2]. . El operador Canny tiene las ventajas de una gran capacidad de posicionamiento, una baja tasa de errores de juicio y la supresión de bordes falsos [3]. Sin embargo, el operador Canny apunta al modelo de ruido aditivo, por lo que es fácil causar discontinuidad en los bordes durante la detección de bordes de las imágenes SAR.

3 Detección de bordes de imágenes SAR basada en el algoritmo de cuenca marcada

El método de detección de bordes de cuenca es un método matemático de detección de morfología basado en la teoría de la topología. Su idea básica es ver la imagen tal como es. es un relieve topológico en geodesia, en el que el valor de gris corresponde al valor de altura del terreno [2]. Cada pequeña área local y su área de influencia se denomina cuenca hidrográfica, y los límites de la cuenca hidrográfica forman una cuenca hidrográfica. El algoritmo de cuenca es el proceso de verter agua continuamente en la cuenca, formando una cresta en la confluencia de las dos cuencas, es decir, formando una cuenca. Encuentre la cuenca y encuentre la información marginal.

El algoritmo de segmentación de imágenes de cuenca marcada [4] puede segmentar el área objetivo en la imagen que está estrechamente conectada al área no objetivo, puede separar los bordes débiles y la transformación de cuenca produce un límite completo, por lo que que se evite el posprocesamiento de uniones de límites. Sin embargo, el ruido y los detalles de la textura causarán problemas de sobresegmentación. Además, la información de las características de los límites rara vez se utiliza en el proceso de segmentación, lo que hace que el problema de sobresegmentación de la imagen sea más prominente y propenso a bordes falsos.

4. Operador de detección de bordes que combina dos algoritmos y su implementación MATALAB

Para permitir que el algoritmo de segmentación de cuenca marcada se utilice para la detección de bordes de imágenes SAR y garantizar la continuidad y el borde. Posicionamiento Preciso y capaz de suprimir bordes falsos. El operador astuto se puede integrar sobre la base del algoritmo de cuenca marcada para formar un operador que pueda describir bien la información de los límites del área del derrame de petróleo.

El proceso de implementación es: marcar el área sin derrame de petróleo y el área límite como el área de primer plano a través del algoritmo de segmentación de cuenca marcada, y marcar el área del derrame de petróleo como el área de fondo, y luego usar el borde astuto operador de detección para realizar la detección de bordes para separar el área sin derrames y el área límite, obteniendo así información más completa del contorno del borde del área del derrame de petróleo.

Los resultados del procesamiento de MATALAB y el código del programa específico:

El código del programa MATALAB es:

clear ;

[I,p, t ]=freadenvi_image("F:\b\ENVISAT-ASA_IMP_1PNCUH20060524_141948_000000162048_00025_22123_0430.N1_Calib_Spk_Spk_reprojected.data\Sigma0_VV(4122-4653)(5898-65 00)"); %Leer imagen envi

subplot(2,2, 1)

imshow(I),title("Imagen preprocesada")

hy = fspecial("log");%log operator

hx = hy ";

Iy = imfilter(doble(I), hy, "replicar");

Ix = imfilter(doble(I), hx, "replicar") ;

gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);

L = cuenca(gradmag);

se = strel("disco ", 45 );

Io = imopen(I, se);

Es decir = imerode(I, se);

Iobr = imreconstruct(Es decir, I);

Ioc = imclose(Io, se);

Iobrd = imdilate(Iobr, se);

Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd) ,.. .

imcomplement(Iobr));

Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);

fgm = imregionalmax(Iobrcbr);

I2 = I;

I2(fgm) = 255;

se2 = strel(unos(1,1));

fgm2 = imclose( fgm, se2 );

fgm3 = imerode(fgm2, se2);

fgm4 = bwareaopen(fgm3, 20);

I3 = I;

I3(fgm4) = 255;

bw = im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr));

D = bwdist(bw);

DL = cuenca(D);

bgm = DL == 0;

gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm | fgm4);

L = cuenca (gradmag2);

I4 = I;

I4(imdilate(L == 0, unos(3, 3)) | bgm | fgm4) = 255;

subplot(2,2,2)

imshow(I4)% resalta el primer plano y los límites

título("Detección de bordes del algoritmo de cuenca")

subtrama(2,2,3)

>

Y = borde(I,"canny");

imshow(Y),title("detección de bordes astutos");

subplot(2,2,4 )

Z = edge(I4,"canny");

imshow(Z),title("Detección de bordes Fusion");

5 Conclusión

1) El método tradicional de detección de bordes puede obtener algunas características de los bordes del objetivo, pero las características de los bordes extraídas del objetivo están rotas y el posicionamiento del objetivo es inexacto. Además, las características del borde extraídas por el método original no pueden lograr una detección efectiva cuando se refina y describe el contorno del borde.

2) Las características de los bordes extraídas mediante este método son claras y continuas, y pueden describir mejor la información del contorno del borde en el límite entre el área del derrame de petróleo y el área sin derrame de petróleo en la imagen SAR original.

Referencias:

[1] Zhang Jing, Wang Guohong, Liu Futai, algoritmo de segmentación de imágenes SAR y detección de bordes de objetivos basado en el método de regularización, Journal of Jilin University (Edición de ingeniería), Volumen 38, Número 1, enero de 2008.

[2] Zhang Defeng, explicación detallada del procesamiento de imágenes digitales MATALAB, Electronic Industry Press, 2010.

[3] An Chengjin, Du Linlin, Wang Weihua, Chen Zengping, Algoritmo de extracción de características lineales para imágenes SAR basado en la detección de bordes de fusión, Journal of Electronics and Information, volumen 31, número 6.

[4] Gao Li, Yang Shuyuan, Li Haiqiang, un método basado en un nuevo algoritmo para la segmentación de imágenes de cuencas etiquetadas, Chinese Journal of Image and Graphics, volumen 12, número 6, junio de 2007.