專利名稱：一種基于衛(wèi)星圖像的海冰參數(shù)提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種針對(duì)海冰衛(wèi)星圖像的圖像處理方法，特別涉及通過(guò)計(jì)算機(jī)手段進(jìn)行衛(wèi)星圖像經(jīng)緯線噪音消除、關(guān)鍵元素識(shí)別和分界線提取計(jì)算方法。通過(guò)集成相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，可以精確高效的從海冰衛(wèi)星圖像中提取出海冰密集度、厚度和尺寸參數(shù)。
背景技術(shù)：
冰情監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)技術(shù)對(duì)于寒區(qū)的安全生產(chǎn)作業(yè)有著極其重要的作用。衛(wèi)星探測(cè)技術(shù)由于其探測(cè)范圍廣、效率高等優(yōu)點(diǎn)已被廣泛的運(yùn)用在寒區(qū)海水監(jiān)測(cè)當(dāng)中。例如，我國(guó)氣國(guó)家衛(wèi)星氣象中心所使用的EOS衛(wèi)星可實(shí)現(xiàn)對(duì)渤海海域全冰期的連續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。
雖然采用衛(wèi)星技術(shù)可以采集到大量較高分辨率的衛(wèi)星海冰圖像，但是在后期處理中，通常會(huì)使用人為的方式判斷冰情。這種方法效率極低并且存在一定的誤差，無(wú)法通過(guò)衛(wèi)星圖像得到準(zhǔn)確數(shù)據(jù)化的冰情狀況。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像處理算法分析和處理衛(wèi)星海冰圖像的冰情信息，以獲取海冰密集度、厚度和尺寸三個(gè)參數(shù)。本發(fā)明采用四個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)星海冰圖像的處理和分析，分別是參數(shù)設(shè)置，圖像預(yù)處理，標(biāo)定板生成和海冰參數(shù)計(jì)算。具體如下(一)參數(shù)設(shè)置顏色特征參數(shù)主要是指陸地顏色特征、海冰顏色特征、海水顏色特征、海岸線顏色特征以及經(jīng)緯線顏色特征。通過(guò)提供對(duì)RGB顏色空間三通道最大值和最小值設(shè)定的方式，實(shí)現(xiàn)顏色特征域可調(diào)控，保證了海水元素識(shí)別的準(zhǔn)確度，并提高了針對(duì)不同顏色海岸線、經(jīng)緯線執(zhí)行去噪算法的可用性。對(duì)于同一地區(qū)的多幅圖像，采用緯線默認(rèn)設(shè)置，輸入經(jīng)緯線坐標(biāo)后，自動(dòng)換算該區(qū)域的距離信息和面積信息。使用網(wǎng)格尺寸參數(shù)對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行重涂色，在降低噪音的同時(shí)集中了衛(wèi)星圖像的顏色信息分布。(二)圖像預(yù)處理第一，手動(dòng)標(biāo)定興趣區(qū)域或選擇默認(rèn)區(qū)域。第二，圖像鎖定產(chǎn)生興趣區(qū)域圖像。第三，根據(jù)海岸線顏色特征以及經(jīng)緯線顏色特征去除掉二者所帶來(lái)的噪音干擾。具體如下獲取區(qū)域面積假設(shè)地球?yàn)檎蝮w，先通過(guò)經(jīng)度計(jì)算對(duì)角線兩點(diǎn)間的水平距離，再通過(guò)緯線所對(duì)應(yīng)的球心角計(jì)算水平距離，最后對(duì)其積分計(jì)算球面面積。圖像去噪若判定圖像中的某一點(diǎn)為經(jīng)線，則用該點(diǎn)左右兩點(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值；若判定圖像中的某一點(diǎn)為緯線，則用該點(diǎn)上下兩點(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值；若判斷圖像中的某一點(diǎn)為藍(lán)色海岸線，則用該點(diǎn)周?chē)它c(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值。去除經(jīng)緯線優(yōu)化在前述經(jīng)緯線判定方法基礎(chǔ)上，根據(jù)其水平性與垂直性對(duì)其優(yōu)化，其特征在于判斷每一行(或每一列)前N個(gè)像素點(diǎn)，若判定中大于一半的像素點(diǎn)為緯線(經(jīng)線)，則判斷該行(或該列)為緯線或(經(jīng)線)，對(duì)該行(或該列)的所有像素點(diǎn)執(zhí)行替換算法。N由用戶指定。(三)標(biāo)定板數(shù)組生成在分析衛(wèi)星海冰圖像全局信息的基礎(chǔ)之上，產(chǎn)生與圖像尺寸相同的二維數(shù)組。二維數(shù)組的值與圖像在該點(diǎn)所表達(dá)的圖像信息一一對(duì)應(yīng)，分為海冰元素、陸地元素、海水元素、陸地分界線元素、海水分界線元素，共五個(gè)種類(lèi)。具體如下首先將去噪后的興趣區(qū)域圖像聚合化 ，產(chǎn)生棋盤(pán)圖像并生成標(biāo)定板數(shù)組。聚合化采用的算法是在給定的矩形區(qū)域內(nèi)求像素顏色均值并賦值給區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)像素。矩形區(qū)域大小由Grid Size參數(shù)給定,參數(shù)越小,則圖像失真越小,但計(jì)算量和粗糙度會(huì)隨之增大，所以系統(tǒng)默認(rèn)參數(shù)為4X4像素。聚合化之后根據(jù)圖像塊的顏色信息將其分為三類(lèi)陸地，海冰與海水，并分別涂色。隨后對(duì)圖像循環(huán)進(jìn)行二次去噪至穩(wěn)定。對(duì)此棋盤(pán)圖像進(jìn)行邊界追蹤，從而繪制陸地-海冰分界線與海冰-海水分界線。最終產(chǎn)生標(biāo)定板數(shù)組，規(guī)定將源圖像中的陸地元素在對(duì)照數(shù)組中標(biāo)記為I，海冰標(biāo)記為2，海水標(biāo)記為3，陸冰分界線標(biāo)記為4，冰海分界線標(biāo)記為5。(四)海冰參數(shù)計(jì)算二次去噪當(dāng)聚合后的圖像塊與周?chē)鷪D像塊顏色不同時(shí)則發(fā)起投票，如果周?chē)藗€(gè)圖像塊的顏色超過(guò)某一閾值，則將中心圖像塊更改為這種顏色，閾值參數(shù)由其他參數(shù)中的Vote參數(shù)給定，默認(rèn)值為5。邊界追蹤計(jì)算是將棋盤(pán)圖像的每一小塊與周?chē)灞P(pán)塊進(jìn)行對(duì)比，若為陸地與海冰(或海水)交接，則將交界處的陸地像素置為陸冰分界線，冰海分界線同理。通過(guò)參照標(biāo)定板的元素種類(lèi)和圖像像素的顏色信息，計(jì)算出數(shù)字化的海冰厚度，尺寸和密集度參數(shù)。海冰密集度提取將海冰密集度定義為可結(jié)冰區(qū)域內(nèi)的冰塊面積與區(qū)域總面積的比值。計(jì)算結(jié)果以百分?jǐn)?shù)表示，保留兩位小數(shù)。海冰厚度提取首先收集所有冰塊的灰度級(jí)信息并予以排列分級(jí)，其中將像素點(diǎn)按照公式Peray=PKedX0. 299+PGreenX0. 587+PBlueX0. 114轉(zhuǎn)換為灰度值，找出最大灰度值與最小灰度值。再將灰度級(jí)信息等比例現(xiàn)行映射到實(shí)際冰塊厚度區(qū)間，從而得到冰塊的實(shí)際厚度。實(shí)際冰塊厚度區(qū)間由其他參數(shù)中的Thickness參數(shù)設(shè)定。計(jì)算結(jié)果保留兩位小數(shù)。實(shí)際像素點(diǎn)按照灰度能量分級(jí)分別涂以不同顏色，產(chǎn)生海冰厚度分析圖。海冰尺寸提取辦法針對(duì)海冰圖塊進(jìn)行二值化處理，閾值由其他參數(shù)中的BinaryThreshold參數(shù)給定。二值化的結(jié)果將析出海冰區(qū)域內(nèi)的裂紋或輕量級(jí)海水。分別統(tǒng)計(jì)其實(shí)際面積，作為海冰尺寸的處理結(jié)果。本發(fā)明的效果和益處是，用戶可以直接在計(jì)算機(jī)終端處理分析衛(wèi)星海冰圖像，準(zhǔn)確高效地提取數(shù)字化海冰密集度、厚度和尺寸三個(gè)參數(shù)，從而使得衛(wèi)星海冰圖像對(duì)寒區(qū)的生產(chǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程和科學(xué)研究工作具有實(shí)際的指導(dǎo)性意義。系統(tǒng)適用于環(huán)境、氣象、水文、工業(yè)、科研等多個(gè)涉及衛(wèi)星海冰圖像的研究領(lǐng)域，界面友好，設(shè)計(jì)規(guī)范，具有良好的用戶體驗(yàn)。


附圖I是本發(fā)明的衛(wèi)星圖像處理流程圖。附圖2是衛(wèi)星海冰圖像、興趣區(qū)域圖像及棋盤(pán)圖像對(duì)比圖。
附圖3是海冰密集度、厚度、尺寸參數(shù)分析圖。
具體實(shí)施例方式以說(shuō)明書(shū)附圖2所示的衛(wèi)星海冰圖像為例，將陸地顏色特征設(shè)定為(R :60-255,G
0-255，B :0-255)，將海水顏色特征設(shè)定為(R =35-50, G =35-51, B :40_80)，其余顏色的像素設(shè)定為海冰顏色特征。在計(jì)算區(qū)域面積時(shí)，假設(shè)地球?yàn)檎蝮w，先通過(guò)經(jīng)度計(jì)算對(duì)角線兩點(diǎn)間的水平距離，再通過(guò)緯線所對(duì)應(yīng)的球心角計(jì)算水平距離，最后對(duì)其積分計(jì)算球面面積。用戶打開(kāi)圖像后，點(diǎn)擊興趣區(qū)域的左上角和右下角兩點(diǎn)形成的矩形作為興趣區(qū)域并生成新的圖像。圖像去噪時(shí)若判定圖像中的某一點(diǎn)為經(jīng)線，則用該點(diǎn)左右兩點(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值；若判定圖像中的某一點(diǎn)為緯線，則用該點(diǎn)上下兩點(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值；若判斷圖像中的某一點(diǎn)為藍(lán)色海岸線，則用該點(diǎn)周?chē)它c(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值。根據(jù)前述的 經(jīng)緯線判定方法，根據(jù)其水平性與垂直性對(duì)其優(yōu)化，其特征在于判斷每一行(或每一列)前N個(gè)像素點(diǎn)，若判定中大于一半的像素點(diǎn)為緯線(經(jīng)線)，則判斷該行(或該列)為緯線或(經(jīng)線)，對(duì)該行(或該列)的所有像素點(diǎn)執(zhí)行替換算法。N為用戶指定。圖像元素識(shí)別中，首先將去噪后的興趣區(qū)域圖像聚合化，產(chǎn)生棋盤(pán)圖像并生成標(biāo)定板數(shù)組。聚合化采用的算法是在給定的矩形區(qū)域內(nèi)求像素顏色均值并賦值給區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)像素。矩形區(qū)域大小由其他參數(shù)中的Grid Size參數(shù)給定。參數(shù)越小,則圖像失真越小，但計(jì)算量和粗糙度會(huì)隨之增大，所以系統(tǒng)默認(rèn)參數(shù)為4X4像素。聚合化之后根據(jù)圖像塊的顏色信息將其分為三類(lèi)，分別為陸地，海冰與海水，并分別涂色。隨后對(duì)圖像循環(huán)進(jìn)行二次去噪至穩(wěn)定。二次去噪是指當(dāng)聚合后的圖像塊與周?chē)鷪D像塊顏色不同時(shí)則發(fā)起投票，如果周?chē)藗€(gè)圖像塊的顏色超過(guò)某一閾值，則將中心圖像塊更改為這種顏色，閾值參數(shù)由其他參數(shù)中的Vote參數(shù)給定，默認(rèn)值為5。這樣做的好處是進(jìn)一步降低噪音及輕量級(jí)區(qū)域?qū)τ谡w參數(shù)提取的影響。有了上述的元素識(shí)別結(jié)果，我們對(duì)棋盤(pán)圖像進(jìn)行邊界追蹤，從而繪制陸地-海冰分界線與海冰-海水分界線，并產(chǎn)生標(biāo)定板數(shù)組。邊界追蹤算法是將棋盤(pán)圖像的每一小塊與周?chē)灞P(pán)塊進(jìn)行對(duì)比，若為陸地與海冰(或海水)交接，則將交界處的陸地像素置為陸冰分界線，冰海分界線同理。程序規(guī)定將源圖像中的陸地元素在對(duì)照數(shù)組中標(biāo)記為1，海冰標(biāo)記為2，海水標(biāo)記為3，陸冰分界線標(biāo)記為4，冰海分界線標(biāo)記為5。在海冰密集度提取功能中，系統(tǒng)將海冰密集度定義為可結(jié)冰區(qū)域內(nèi)的冰塊面積與區(qū)域總面積的比值。計(jì)算結(jié)果以百分?jǐn)?shù)表示，保留兩位小數(shù)。在海冰厚度提取功能中，首先收集所有冰塊的灰度級(jí)信息并予以排列分級(jí)，找出最大灰度值與最小灰度值。再將灰度級(jí)信息等比例現(xiàn)行映射到實(shí)際冰塊厚度區(qū)間，從而得到冰塊的實(shí)際厚度。實(shí)際冰塊厚度區(qū)間由其他參數(shù)中的Thickness參數(shù)設(shè)定。計(jì)算結(jié)果保留兩位小數(shù)。實(shí)際像素點(diǎn)按照灰度能量分級(jí)分別涂以不同顏色，產(chǎn)生海冰厚度分析圖。在海冰尺寸提取功能中，針對(duì)海冰圖塊進(jìn)行二值化處理，閾值由其他參數(shù)中的Binary Threshold參數(shù)給定。二值化的結(jié)果將析出海冰區(qū)域內(nèi)的裂紋或輕量級(jí)海水。分別統(tǒng)計(jì)其實(shí)際面積，作為海冰尺寸的處理結(jié)果。對(duì)于以上三個(gè)參數(shù)的提取結(jié)果系統(tǒng)均產(chǎn)生效果圖保存在系統(tǒng)默認(rèn)路徑文件夾下。在參數(shù)計(jì)算完成之后，系統(tǒng)將處理結(jié)果默認(rèn)保存在以圖像名稱命名的文本文件中。文本文件分為三部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分別是圖像基本信息，分塊參數(shù)信息和海岸線追蹤坐標(biāo)。圖像基本信息包括圖像名稱，處理時(shí)間，經(jīng)緯度信息，實(shí)際尺寸，分塊尺寸以及全局的海冰厚度，海冰尺寸和海冰密集度參數(shù)。分塊信息包含了每一塊圖像的編號(hào)，分塊種類(lèi)以及分塊參數(shù)信息。在計(jì)算分塊參數(shù)信息時(shí)，由于一個(gè)分塊內(nèi)所包含的圖像元素可能并不相同，例如一個(gè)分塊內(nèi)可能同時(shí)包含陸地像素點(diǎn)，海冰像素點(diǎn)和海水像素點(diǎn)。針對(duì)這種情況，算法被設(shè)計(jì)為統(tǒng)計(jì)分塊內(nèi)的各像素點(diǎn)種類(lèi)的數(shù)量并以最多數(shù)像素點(diǎn)的元素類(lèi)型作為該塊的分塊種類(lèi)。在追蹤海岸線算法中，系統(tǒng)保存當(dāng)前海岸線像素點(diǎn)坐標(biāo)和先前海岸線像素點(diǎn)坐標(biāo)，并對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)按順時(shí)針?lè)较蜻M(jìn)行八方向遍歷，若遍歷到的像素點(diǎn)為海岸線像素且不為先前海岸線像素點(diǎn)坐標(biāo)，即判斷其為后續(xù)海岸線像素坐標(biāo)，以此實(shí)現(xiàn)海岸線坐標(biāo)追蹤。整個(gè)軟件系統(tǒng)可視為由默認(rèn)參數(shù)設(shè)置，圖像預(yù)處理，標(biāo)定板數(shù)組生成，海冰參數(shù)提
取分析和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等五大應(yīng)用模塊構(gòu)成，采用上述的圖像處理與數(shù)據(jù)分析算法，為用戶提供了綜合型集成化的海冰參數(shù)提取分析平臺(tái)。
權(quán)利要求
1.一種基于衛(wèi)星圖像的海冰參數(shù)提取方法，包括參數(shù)設(shè)置，圖像預(yù)處理，標(biāo)定板生成和海冰參數(shù)計(jì)算；其特征包括以下步驟 (一)參數(shù)設(shè)置顏色特征參數(shù)主要是指陸地顏色特征、海冰顏色特征、海水顏色特征、海岸線顏色特征以及經(jīng)緯線顏色特征；通過(guò)提供對(duì)RGB顏色空間三通道最大值和最小值設(shè)定的方式，實(shí)現(xiàn)顏色特征域可調(diào)控，保證了海水元素識(shí)別的準(zhǔn)確度，并提高了針對(duì)不同顏色海岸線、經(jīng)緯線執(zhí)行去噪算法的可用性； (二)圖像預(yù)處理第一，手動(dòng)標(biāo)定興趣區(qū)域或選擇默認(rèn)區(qū)域；第二，圖像鎖定產(chǎn)生興趣區(qū)域圖像；第三，根據(jù)海岸線顏色特征以及經(jīng)緯線顏色特征去除掉二者所帶來(lái)的噪音干擾；具體如下 獲取區(qū)域面積假設(shè)地球?yàn)檎蝮w，先通過(guò)經(jīng)度計(jì)算對(duì)角線兩點(diǎn)間的水平距離，再通過(guò)緯線所對(duì)應(yīng)的球心角計(jì)算水平距離，最后對(duì)其積分計(jì)算球面面積； 圖像去噪若判定圖像中的某一點(diǎn)為經(jīng)線，則用該點(diǎn)左右兩點(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值；若判定圖像中的某一點(diǎn)為緯線，則用該點(diǎn)上下兩點(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值；若判斷圖像中的某一點(diǎn)為藍(lán)色海岸線，則用該點(diǎn)周?chē)它c(diǎn)的像素顏色(RGB顏色空間)平均值代替該點(diǎn)像素值； 去除經(jīng)緯線優(yōu)化在前述經(jīng)緯線判定方法基礎(chǔ)上，根據(jù)其水平性與垂直性對(duì)其優(yōu)化，其特征在于判斷每一行或每一列前N個(gè)像素點(diǎn)，若判定中大于一半的像素點(diǎn)為緯線或經(jīng)線，則判斷該行或該列為緯線或經(jīng)線，對(duì)該行或該列的所有像素點(diǎn)執(zhí)行替換算法；N由用戶指定; (三)標(biāo)定板數(shù)組生成在分析衛(wèi)星海冰圖像全局信息的基礎(chǔ)之上，產(chǎn)生與圖像尺寸相同的二維數(shù)組；二維數(shù)組的值與圖像在該點(diǎn)所表達(dá)的圖像信息一一對(duì)應(yīng)，分為海冰元素、陸地元素、海水元素、陸地分界線元素、海水分界線元素，共五個(gè)種類(lèi)；具體如下 首先將去噪后的興趣區(qū)域圖像聚合化，產(chǎn)生棋盤(pán)圖像并生成標(biāo)定板數(shù)組；聚合化采用的算法是在給定的矩形區(qū)域內(nèi)求像素顏色均值并賦值給區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)像素；矩形區(qū)域大小由Grid Size參數(shù)給定,參數(shù)越小，則圖像失真越小，但計(jì)算量和粗糙度會(huì)隨之增大，所以系統(tǒng)默認(rèn)參數(shù)為4X4像素；聚合化之后根據(jù)圖像塊的顏色信息將其分為三類(lèi)陸地，海冰與海水，并分別涂色；隨后對(duì)圖像循環(huán)進(jìn)行二次去噪至穩(wěn)定；對(duì)此棋盤(pán)圖像進(jìn)行邊界追蹤，從而繪制陸地-海冰分界線與海冰-海水分界線；最終產(chǎn)生標(biāo)定板數(shù)組，規(guī)定將源圖像中的陸地元素在對(duì)照數(shù)組中標(biāo)記為1，海冰標(biāo)記為2，海水標(biāo)記為3，陸冰分界線標(biāo)記為4，冰海分界線標(biāo)記為5 ； (四)海冰參數(shù)計(jì)算 二次去噪當(dāng)聚合后的圖像塊與周?chē)鷪D像塊顏色不同時(shí)則發(fā)起投票，如果周?chē)藗€(gè)圖像塊的顏色超過(guò)某一閾值，則將中心圖像塊更改為這種顏色，閾值參數(shù)由其他參數(shù)中的Vote參數(shù)給定，默認(rèn)值為5 ; 邊界追蹤計(jì)算是將棋盤(pán)圖像的每一小塊與周?chē)灞P(pán)塊進(jìn)行對(duì)比，若為陸地與海冰或海水交接，則將交界處的陸地像素置為陸冰分界線，冰海分界線同理； 通過(guò)參照標(biāo)定板的元素種類(lèi)和圖像像素的顏色信息，計(jì)算出數(shù)字化的海冰厚度，尺寸和密集度參數(shù)； 海冰密集度提取將海冰密集度定義為可結(jié)冰區(qū)域內(nèi)的冰塊面積與區(qū)域總面積的比值；計(jì)算結(jié)果以百分?jǐn)?shù)表示，保留兩位小數(shù)； 海冰厚度提取首先收集所有冰塊的灰度級(jí)信息并予以排列分級(jí)，其中將像素點(diǎn)按照公式Ptoay=PKedXO. 299+PGreenX0. 587+PBlueX0. 114轉(zhuǎn)換為灰度值，找出最大灰度值與最小灰度值；再將灰度級(jí)信息等比例現(xiàn)行映射到實(shí)際冰塊厚度區(qū)間，從而得到冰塊的實(shí)際厚度；實(shí)際冰塊厚度區(qū)間由其他參數(shù)中的Thickness參數(shù)設(shè)定；計(jì)算結(jié)果保留兩位小數(shù)；實(shí)際像素點(diǎn)按照灰度能量分級(jí)分別涂以不同顏色，產(chǎn)生海冰厚度分析圖； 海冰尺寸提取辦法針對(duì)海冰圖塊進(jìn)行二值化處理，閾值由其他參數(shù)中的BinaryThreshold參數(shù)給定；二值化的結(jié)果將析出海冰區(qū)域內(nèi)的裂紋或輕量級(jí)海水；分別統(tǒng)計(jì)其實(shí)際面積，作為海冰尺寸的處理結(jié)果。
全文摘要
一種基于衛(wèi)星圖像的海冰參數(shù)提取方法及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。其特征是實(shí)現(xiàn)了衛(wèi)星圖像去除經(jīng)緯線噪音的算法，準(zhǔn)確識(shí)別圖像元素類(lèi)型并分類(lèi)，通過(guò)邊界追蹤算法提取陸地海冰分界線與海冰海水分界線。在此基礎(chǔ)之上計(jì)算衛(wèi)星圖像中的海冰密集度、海冰厚度和海冰尺寸三個(gè)參數(shù)。用戶在計(jì)算機(jī)終端打開(kāi)圖像，圖像預(yù)處理，關(guān)鍵要素(海冰、陸地、海水)識(shí)別，分界線描繪，海冰參數(shù)提取和數(shù)據(jù)結(jié)果保存的操作。該提取方法合理、高效、精確，具有很強(qiáng)的科學(xué)性；系統(tǒng)設(shè)計(jì)規(guī)范，界面友好，可靠性強(qiáng)。
文檔編號(hào)G06K9/46GK102708369SQ201210146520
公開(kāi)日2012年10月3日 申請(qǐng)日期2012年5月14日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月14日
發(fā)明者劉宗勛, 季順迎, 王宇新, 郭禾 申請(qǐng)人:大連理工大學(xué)