PCNN在溢油遙感圖像邊緣檢測中的應用研究.pdf

1、溢油污染越來越受到國家的重視，我國已有用于海上溢油監(jiān)測的飛機，并配有多種遙感監(jiān)測設備，但在溢油信息處理的軟件方面仍不完善。因此，如何快速、準確的對溢油信息進行檢測是一種關鍵技術。 邊緣檢測作為圖像處理的關鍵技術之一，對辨別溢油的存在及估算溢油的數量和面積起著重要的作用。針對溢油圖像具有低對比度、含噪聲和需要用相對較少的實時處理時間的特點的問題，本文采用新一代人工神經網絡--脈沖耦合神經網絡(Pulse Coupled Neur

2、al Network-PCNN)來處理溢油圖像。PCNN具有生物學特征，與傳統人工神經網絡相比，不需要全局的精確訓練，具有良好的脈沖傳播特性、參數可控性，在圖像處理、模式識別等領域獲得了廣泛應用。本文通過PCNN對溢油圖像邊緣的灰度進行檢測，對于無噪聲污染的圖像，利用圖像分割的思想，把圖像分割成不同區(qū)域，同時將灰度圖像的邊緣像素標記出來，得到該灰度圖像的邊緣信息。對于有噪聲污染的或是低對比度的灰度圖像，可先用PCNN進行降噪、增強處理，