視頻圖像中波浪和近岸信息獲取技術(shù)研究.pdf

1、利用視頻影像測量技術(shù)獲取海洋信息,有著重大的應(yīng)用價(jià)值和廣泛的需求,探索和發(fā)展海洋環(huán)境要素的視頻監(jiān)測技術(shù),急需深入研究和突破信息獲取的關(guān)鍵技術(shù)。本文以波浪和近岸信息獲取技術(shù)為研究對(duì)象,依據(jù)視頻圖像特征分析與識(shí)別,進(jìn)一步深入研究和挖掘可利用的紋理特征,分析與海洋要素的相關(guān)性,重點(diǎn)針對(duì)波浪和近岸信息獲取技術(shù)展開了較為深入的研究。主要工作包括:
　　 (1)提出了一種基于形態(tài)分水嶺變換檢測波面形態(tài)方向的算法?；谛螒B(tài)分水嶺變換研究海浪波

2、面形態(tài)特征,統(tǒng)計(jì)分析海浪與海面圖像紋理特征的相關(guān)性,檢驗(yàn)了形態(tài)方向主要受主波向及其附近大能量波浪的影響,而遠(yuǎn)離主波向的小能量波浪對(duì)海面波浪形態(tài)方向特征的影響很小。
　　 (2)提出了基于圖像變換理論的波向信息獲取算法。通過分析海浪圖像的紋理特征,一是提出了基于分水嶺變換和Radon變換的波向檢測算法;二是根據(jù)波峰帶狀線具有的線性幾何特征,改進(jìn)小波變換檢測波向的算法,設(shè)計(jì)了應(yīng)用脊波變換的波向檢測方法,去除方向模糊,實(shí)現(xiàn)波向的有效檢

3、測。
　　 (3)提出了一種基于EM算法圖像分類的海面波浪破碎自動(dòng)分析算法。針對(duì)不同的破碎波目標(biāo),實(shí)現(xiàn)白冠自動(dòng)分割提取,同時(shí)解決了自動(dòng)檢測中的過分割問題,便于實(shí)現(xiàn)批量化海面圖像處理。
　　 (4)提出了兩種近岸浪信息獲取算法。一是基于彩色特征的波浪爬高水邊線檢測算法,并且由二維傅立葉分析,將入射波時(shí)間-空間域的紋理圖像變換到頻率域中,計(jì)算入射波的方向和頻率。二是基于脊波變換的波浪沖刷測速,根據(jù)沖刷的時(shí)空特點(diǎn),利用脊波變換

4、的直線檢測特性,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)和直接獲取沖刷速度的高精度算法。
　　 (5)為解決視頻圖像中海岸動(dòng)態(tài)信息的自動(dòng)獲取問題,首先提出了基于Radon變換和梯度跟蹤的海岸線檢測算法,預(yù)測海岸線方向和大致范圍,減少后續(xù)計(jì)算;分析圖像噪聲特點(diǎn)和脊波變換更好的幾何特性,改進(jìn)前述算法,提出了基于全變差和脊波變換的海岸線提取算法,提取定位準(zhǔn)確、連續(xù)的海岸線圖像。其次是針對(duì)海岸動(dòng)態(tài)的自動(dòng)監(jiān)測問題,提出了基于CIE L*a*b*彩色空間與K均值聚類結(jié)合的