【摘 要】
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随着遥感技术研究的深入,遥感卫星传输的图像分辨率越来越高,这些遥感图像中包含了更丰富的地物细节信息。输油管道是一种持续运输的高危系统,高后果区是指当管道发生泄漏后危及公众生命安全,损失财产、污染环境等产生较大破坏的区域。因此,对输油管道高后果区的安全监控是十分必要的。通过航拍或卫星获取油田遥感图像可以确认输油管道的位置及其周边环境变化,出现问题时可以第一时间采取相应安全措施。但是对管道全线高后果区
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随着遥感技术研究的深入,遥感卫星传输的图像分辨率越来越高,这些遥感图像中包含了更丰富的地物细节信息。输油管道是一种持续运输的高危系统,高后果区是指当管道发生泄漏后危及公众生命安全,损失财产、污染环境等产生较大破坏的区域。因此,对输油管道高后果区的安全监控是十分必要的。通过航拍或卫星获取油田遥感图像可以确认输油管道的位置及其周边环境变化,出现问题时可以第一时间采取相应安全措施。但是对管道全线高后果区监控需要耗费大量的人力、财力。因此,有效地利用这些遥感影像对信息掌控和未来规划都具有重要意义,同时实现对输油管道高后果区的图像分割也具有非常实际的价值。在处理图像分割问题时最普遍使用的模型是马尔科夫模型。马尔科夫模型数学理论基础完备,且具有优秀的空间信息表达能力。本文主要研究基于马尔科夫随机场理论的图像建模和图像分割算法,本文主要工作如下:首先,针对马尔科夫模型对整幅图像只选取一个势函数参数,缺少与实际图像相联系的自适应性而导致分割结果不够细腻的问题,设计一种针对不同图片自适应选取势函数参数的方法,依据灰度级差异将图像内部相近或者相同的像素点划为一类,给具有相似性质的像素点赋予同一个势函数参数。在此基础上,提出一种融入图像像素点灰度信息、邻域相关性、边缘梯度信息的模糊势函数模型,获取更多像素间细微的差别来描述像素被分入同一类的可能性,以此提高分割的精确度。其次,为了解决马尔科夫模型中特征场和标记场对目标能量函数贡献相同的权而给分割结果带来的影响,且固定权重不能够达到平衡两部分的作用,通过分析目标能量函数中标记场与特征场间的约束关系,提出了一个可以调整二者占比关系的变权重系数,从而达到优化算法目标函数的目的。再次,基于条件迭代的马尔科夫算法存在难以获得全局最优解,分割结果随机性过强的问题,通过引入寻优准确、鲁棒性较好的人工蜂群策略在多次迭代结果中搜索得到全局最小图像能量并输出图像分割结果。为了提高算法时效性,将像素点分为确定点和模糊点两类,提出一种基于人工蜂群策略的模糊马尔科夫算法,剔除确定点,只对模糊点进行能量计算。从而提高效率,缩短了运算时间。最后,通过直观观察分割结果图和计算比较峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM),证明了本文改进的马尔科夫算法与其他分割算法具有更好的分割效果,并使用改进算法分割输油管道高后果区遥感图像,观察分析改进算法的分割效果。
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