一种中尺度涡特征参数的反演方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种中尺度涡特征参数的反演方法及系统，反演方法包括采集海洋SAR图像，通过辐射校正、明暗趋势处理的方式对海洋SAR图像进行预处理，获得第一图像；对第一图像进行一次滤波处理，获得中尺度涡特征增强的第二图像，并获取第二图像的SAR图像梯度；基于形态学滤波处理，对第二图像进行二次滤波处理后，根据SAR图像梯度，通过边缘检测的方法，获取第二图像的每条边缘线的坐标集合，通过Hough变换检测算子，构建中尺度涡特征参数反演模型；反演系统包括图像采集模块、第一滤波处理模块、第二滤波处理模块、反演模块；本发明专利技术实现了仿真数据、航空SAR观测数据及其他同类卫星数据的海洋中尺度涡反演方法的有效性，为本领域技术方案提供了技术新思路。技术方案提供了技术新思路。技术方案提供了技术新思路。

【技术实现步骤摘要】
一种中尺度涡特征参数的反演方法及系统


[0001]本申请涉及海洋参数反演
，具体而言，涉及一种中尺度涡特征参数的反演方法及系统。

技术介绍

[0002]海洋中尺度涡在海洋中覆盖范围较大，尺度为百公里级。空间形态是中尺度涡的主要表观特征之一，类型不同和机理不同的中尺度涡空间形态呈现出各自的规律。如海洋冷涡形状会呈现固定的圆饼状，暖涡则随着强度不同呈现出从圆形到带状、丝状、舌状不等的形状特征等。在SAR图像上海洋中尺度涡呈现出具有弱边缘的圆形、带状、舌状等结构。
[0003]中尺度涡ROI(感兴趣区域)的确定是中尺度涡参数反演的难点，包括了判断ROI区域的有无和ROI区域的确定，以便于缩小目标范围，排除其他海洋现象干扰，反演中尺度涡特征参数。由于中尺度涡图像结构复杂，通过图像处理的方法判断是否存在中尺度涡区域，及中尺度涡区域的大致范围是很难做到的。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是采取人工干预的方法确定ROI区域，为了实现上述目的，本专利技术提供了一种中尺度涡特征参数的反演方法，包括以下步骤：
[0005]采集海洋SAR图像，通过辐射校正、明暗趋势处理的方式对海洋SAR图像进行预处理，获得第一图像；
[0006]对第一图像进行一次滤波处理，获得中尺度涡特征增强的第二图像，并获取第二图像的SAR图像梯度；
[0007]基于形态学滤波处理，对第二图像进行二次滤波处理后，根据SAR图像梯度，通过边缘检测的方法，获取第二图像的每条边缘线的坐标集合；
[0008]基于坐标集合，通过Hough变换检测算子，构建中尺度涡特征参数反演模型，其中，中尺度涡特征参数反演模型用于通过拟合中尺度涡现象呈现的椭圆位置，判断椭圆中心，获取涡的中心，并根据坐标集合，对中尺度涡特征参数进行反演。
[0009]优选地，在对第一图像进行一次滤波处理的过程中，通过拉普拉斯金字塔方法，对第一图像进行第一次滤波处理，获得第一图像的第一低通图像和多级高通图像。
[0010]优选地，在对第一图像进行一次滤波处理的过程中，基于离散Contourlet变换，对第一图像进行第二次滤波处理，获得第一图像的第二低通图像和分布于多尺度、多方向上的高频分量；
[0011]根据第一低通图像、第二低通图像、多级高通图像、高频分量，获取第二图像。
[0012]优选地，在对第一图像进行第二次滤波处理的过程中，通过LP与DFB，构建双层滤波器PDFB，其中，双层滤波器PDFB用于以轮廓段的方式逼近原始图像。
[0013]优选地，在对第二图像进行二次滤波处理的过程中，形态学滤波处理的方程式为：
[0014][0015]其中，
△
G表示结构元素尺寸区域内图像的灰度最大值与最小值的差值；
△
D表示计算梯度时定义的距离。
[0016]优选地，在获取坐标集合的过程中，边缘检测的方法包括以下步骤：
[0017]S101.通过高斯滤波器平滑第二图像；
[0018]S102.基于一阶偏导数的有限差分，计算SAR图像梯度的幅值和方向；
[0019]S103.对SAR图像梯度的幅值进行非极大值抑制；
[0020]S104.通过减少平滑后的第二图像的假边缘数量，采用阈值化法进行边缘确定，获取坐标集合。
[0021]优选地，在获取坐标集合的过程中，对经过边缘检测的第二图像，进行矢量化处理，分离出特征曲线，通过提取曲线坐标数据，构建坐标集合。
[0022]优选地，在构建坐标集合的过程中，根据边缘追踪法，获取曲线坐标数据。
[0023]一种中尺度涡特征参数的反演系统,包括：
[0024]图像采集模块，用于采集海洋SAR图像，通过辐射校正、明暗趋势处理的方式对海洋SAR图像进行预处理，获得第一图像；
[0025]第一滤波处理模块，用于对第一图像进行一次滤波处理，获得中尺度涡特征增强的第二图像，并获取第二图像的SAR图像梯度；
[0026]第二滤波处理模块，基于形态学滤波处理，对第二图像进行二次滤波处理后，根据SAR图像梯度，通过边缘检测的方法，获取第二图像的每条边缘线的坐标集合；
[0027]反演模块，基于坐标集合，通过Hough变换检测算子，构建中尺度涡特征参数反演模型，其中，中尺度涡特征参数反演模型用于通过拟合中尺度涡现象呈现的椭圆位置，判断椭圆中心，获取涡的中心，并根据坐标集合，对中尺度涡特征参数进行反演。
[0028]优选地，反演系统还包括，
[0029]数据存储模块，用于存储反演系统的系统数据；
[0030]通信模块，用于反演系统进行数据交互；
[0031]系统控制模块，用于实现反演系统的各模块间的逻辑控制；
[0032]显示模块，用于显示SAR图像以及SAR图像的中尺度涡特征参数。
[0033]本专利技术公开了以下技术效果：
[0034]本专利技术实现了仿真数据、航空SAR观测数据及其他同类卫星数据的海洋中尺度涡反演方法的有效性，为本领域技术方案提供了技术新思路。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本专利技术所述的中尺度涡特征参数反演流程；
[0037]图2为本专利技术实施例所述的Contourlet变换滤波器组结构；
[0038]图3为本专利技术实施例所述的中尺度涡特征参数反演软件界面；
[0039]图4为本专利技术实施例所述的强中尺度涡流场分布；
[0040]图5为本专利技术实施例所述的强中尺度涡仿真SAR图像；
[0041]图6为本专利技术实施例所述的强涡L波段三级海况仿真数据中尺度涡反演；
[0042]图7为本专利技术实施例所述的中等强度中尺度涡流场分布；
[0043]图8为本专利技术实施例所述的中等强度中尺度涡仿真SAR图像；
[0044]图9为本专利技术实施例所述的中等强度涡L波段二级海况仿真数据中尺度涡反演。
具体实施方式
[0045]下为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0046]如图1
‑
9所示，本专利技术提供了一种中尺度涡特征参数的反演本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种中尺度涡特征参数的反演方法，其特征在于，包括以下步骤：采集海洋SAR图像，通过辐射校正、明暗趋势处理的方式对所述海洋SAR图像进行预处理，获得第一图像；对所述第一图像进行一次滤波处理，获得中尺度涡特征增强的第二图像，并获取所述第二图像的SAR图像梯度；基于形态学滤波处理，对所述第二图像进行二次滤波处理后，根据所述SAR图像梯度，通过边缘检测的方法，获取所述第二图像的每条边缘线的坐标集合；基于所述坐标集合，通过Hough变换检测算子，构建中尺度涡特征参数反演模型，其中，所述中尺度涡特征参数反演模型用于通过拟合中尺度涡现象呈现的椭圆位置，判断椭圆中心，获取涡的中心，并根据所述坐标集合，对所述中尺度涡特征参数进行反演。2.根据权利要求1所述一种中尺度涡特征参数的反演方法，其特征在于：在对所述第一图像进行一次滤波处理的过程中，通过拉普拉斯金字塔方法，对所述第一图像进行第一次滤波处理，获得所述第一图像的第一低通图像和多级高通图像。3.根据权利要求2所述一种中尺度涡特征参数的反演方法，其特征在于：在对所述第一图像进行一次滤波处理的过程中，基于离散Contourlet变换，对所述第一图像进行第二次滤波处理，获得所述第一图像的第二低通图像和分布于多尺度、多方向上的高频分量；根据所述第一低通图像、所述第二低通图像、所述多级高通图像、所述高频分量，获取所述第二图像。4.根据权利要求3所述一种中尺度涡特征参数的反演方法，其特征在于：在对所述第一图像进行第二次滤波处理的过程中，通过LP与DFB，构建双层滤波器PDFB，其中，所述双层滤波器PDFB用于以轮廓段的方式逼近原始图像。5.根据权利要求4所述一种中尺度涡特征参数的反演方法，其特征在于：在对所述第二图像进行二次滤波处理的过程中，所述形态学滤波处理的方程式为：其中，
△
G表示结构元素尺寸区域内图像的灰度最大值与最小值的差值；
△
D表示计算梯度时定义的距离。6.根据权利要求5所述一种中尺度涡...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈捷，陈标，于振涛，余路，程普，迟铖，李婷婷，许素芹，秦锋，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军潜艇学院，
类型：发明
国别省市：