遥感监测海上溢油图像处理方法的研究.

第10卷第10期中国水运 Vol.10 No.10 2010年 10月 China Water Transport October 2010收稿日期：2010-07-31作者简介：李二喜（1980-）男，江苏海事职业技术学院航海技术系助讲，硕士研究生，研究方向为航空遥感监测。

b 2b10遥感监测海上溢油图像处理方法的研究李二喜，赵越（江苏海事职业技术学院航海技术系，江苏南京 211170）摘要：在最近30年里，全球溢油量超过4,500万m 3，事故就有62起。

尽管已有很多国际性的环境保护协议，包括1972年80个国家签订的《防止倾倒废物及其他物质污染海洋的公约》，然而，随着现代工业的发展和人类生活的现代化，海洋污染的程度仍在不断地严重。

利用卫星遥感技术监测海上石油污染是一个亟待发展和完善的课题，遥感图像的数字处理工作是影响溢油监测准确性的关键。

为了改善上述情况，通过拉伸灰度范围，对像元灰度值进行变换的方法对海上溢油图像进行增强处理，可使使图像对比度提高，灰度范围增大，图像变得清晰，特征明显质量改善，从而提高海上溢油监视的力度，保护海洋环境。

关键词：遥感监测；海上溢油；图像处理；灰度值；中图分类号：TP72 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2010）10-0083-02石油污染的严重现实，引起了各国政府的高度重视。

特别在发达国家，政府投入了大量资金，建立常备的探测系统，对专属经济区和领海海域进行巡视、监测和管理。

我国是国际海事组织《1900年国际石油防备、反映和合作公约》的缔约国，具有履行条约的责任和义务。

在已投入的监测系统中，遥感是最重要和最有效的手段之一。

但直接从遥感设备上接收到的遥感数据中包含大量信息，且受到天气等客观条件影响，存在不少干扰信号，为了突出溢油信息，尽可能地消除干扰，准确识别及估算溢油情况，原始数据必须经过复杂的计算机图像处理，才能达到监测的要求。

有些遥感图像的目视效果较差，例如对比度不够、图像模糊；有些图像总体目视效果较好，但对所需要的信息，如边缘部分或线状地物不够突出；有些图像波段多数据量大，例如TM 图像，但各波段的信息量存在一定的相关性，为进一步的处理造成困难。

针对上述问题，需要对图像进行增强处理。

通过图像增强技术，改善图像质量、提高图像目视效果、突出所需要的信息、压缩图像数据量，为进一步的图像分析判读做好预处理工作。

这里依据大量溢油图像处理实验为基础，对海上溢油遥感图像处理中用到的遥感图像增强处理方法上做了探讨和研究，试图找到灵活、简便、实用的处理方法。

图像处理方法主要可分为空间域增强和频率域增强两种方法。

空间域增强是通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像；而频率域增强是对图像进行傅里叶变换，然后对变换后的频率域图像的频谱进行修改，达到增强的目的。

空间域是指图像平面所在的二维平面，空间域增强是指在图像平面上直接针对每个像元进行处理，处理后像元的位置不变。

空间域增强是图像增强技术的基本组成部分，它包括点运算和邻域运算。

点运算虽然简单却是很重要的一类技术。

对于一幅输入图像，经过点运算后产生的输出图像的灰度值仅由相应输入像素点的灰度值决定，与周围的像元不发生直接联系。

点运算又可称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换，是辐射增强的主要方法。

辐射增强是一种通过直接改变图像中像元的亮度值来改变图像的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。

人的眼睛鉴别图像时能够分辨20级左右的灰度级，而显示设备显示灰度的动态范围要大得多，例如计算机显示器能够显示256个灰度级，灰度值范围为0~255。

因此，辐射增强能够使一幅图像充分利用成像设备，达到最佳动态范围，大大改善目视效果。

一般来说，原始遥感数据的灰度值范围都比较窄，这个范围通常比显示器的显示范围小的多。

根据函数的特点可采用线性变换和非线性变换两种方法。

如果变换函数是线性或分段线性的，这种变换即为线性变换。

线性变换是按比例扩大原始灰度值的范围，以充分利用显示设备的动态范围，使变换后图像的直方图的两端达到饱和。

例如，某一图像的最小灰度值为10，最大灰度值为72，经线性变换后，输出的最小值为0，最大值为255。

图1 线性变换如图1所示，原图像f（i，j）的对比度较差，灰度范围为[a1，a2]；经线性变换后图像g（i，j）的对比度提高，灰度范围扩大为[b1，b2]。

变换方程可写为112121(, (, g i j b f i j a b b a a −−=−− （1）式中：f（i，j）∈[a1，a2]，g（i，j）∈[b1，b2]，于是有：84 中国水运第10卷f(i,jX axX a211121(, [(, ]b b g i j f i j a b a a −=−+− （2）通过直线方程（1）可以把[a1，a2]范围内任一f（i，j）变换为g（i，j）。

从而使原来较窄的直方图变为范围较宽的直方图，这种变换也称为直方图拉伸。

拉伸后的图像灰度动态范围扩大，对比度改善，提高了图像质量。

图像的变化随直线方程的不同而不同。

直线与横轴的夹角大于450时，图像被拉伸，灰度的动态范围扩大；直线与横轴的夹角小于450时，图像被压缩，灰度范围缩小。

在实际工作中，为了更好地调节图像的对比度，经常采用分段线性变换的方法。

在图像的灰度值范围内取几个间断点，每相邻的两间断点之间采用线性变换，每段的直线方程不同，可以拉伸，也可以压缩，断点的位置可由用户根据处理的需要确定。

仍以图1的图像为例，对其进行分段线性变换，从图像的端点算起，间断点取作（0，0）、（7，2）、（12、14）、（16、16）共三个线段（见图2）。

图2 分段线性变换从图中可以看出，前后两段为压缩；中间段为拉伸。

根据式（1）列出每一段的直线方程（见式3）。

由式（3）计算出原灰度值变化后应具有的灰度值，如在计算中得小数，则四舍五入取整，以满足离散图像的要求。

经过上述变换，突出原图像灰度值为[7，12]这一部分的信息，压缩了两端的信息。

线性变换的灵活性较大，可以根据要求，有目的地选取间断点的位置，决定拉伸那一段或压缩那一段的灰度范围，或者只处理其中某一段的灰度。

g（i，j）＝27f（i，j） f（i，j）∈[0，7]，g（i，j）∈[0，2]g （i，j）＝125f i，j）－1445f （i，j）∈[7，12]，g （i，j）∈[2，14] （3） g（i，j）＝12f（i，j）＋8 f（i，j）∈[12，16]，g（i，j）∈[14，16] 如果变换函数是非线性的，即为非线性变换。

常用的非线性函数有对数函数指数函数等。

指数函数曲线如图4所示，指数变换主要用于增强图像中亮的部分，扩大灰度间隔，进行拉伸；而对于暗的部分，缩小灰度间隔，进行压缩。

图4 指数变换图5 对数变换指数函数的数学表达式为：xb=beaxa+c（4）式中：xa为变换前每个像元的灰度值；xb为变换后图像每个像元的灰度值，xb的值以四舍五入的方法取整。

A，b，c，是为了调整函数曲线的位置和形态而引入的参数，通过参数调整可实现不同的拉伸或压缩比例。

对数变换对数函数曲线如图5所示，与指数函数变换相反，对数变换主要用于拉伸图像中暗的部分，而在亮的部分压缩。

对数函数的数学表达式为lg(1 b a x b ax c =++ （5）式中xa，xb，a，b，c的含义与式（4）相同。

通过这种方法可将其灰度范围拉伸到0~255的灰度级之间来显示，从而使图像对比度通过提高，质量改善，对像元灰度值进行变换可使图像的动态范围增大，图像的对比度扩展，图像变得清晰，特征明显。

在具体操作过程中还会存在没有预见到的问题，但是上述方法为增强卫星遥感检测图像的方法提供了一种可能。

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