MỘT CÁCH TIẾP CẬN MỚI DỰA TRÊN NGƯỠNG ĐỂ PHÁT HIỆN VỆT DẦU LOANG TRÊN BIỂN TRONG CÁC ẢNH RA ĐA MẶT MỞ TỔNG HỢP

Nguyễn Hùng An; Nguyễn Tiến Phát; Lương Thị Ngọc Tú

doi:10.34238/tnu-jst.3839

MỘT CÁCH TIẾP CẬN MỚI DỰA TRÊN NGƯỠNG ĐỂ PHÁT HIỆN VỆT DẦU LOANG TRÊN BIỂN TRONG CÁC ẢNH RA ĐA MẶT MỞ TỔNG HỢP

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 16/12/20 Ngày hoàn thiện: 16/01/21 Ngày đăng: 04/02/21

Các tác giả

1. Nguyễn Hùng An , Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
2. Nguyễn Tiến Phát, Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
3. Lương Thị Ngọc Tú, Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn

Tóm tắt

Ngày nay, hiện tượng dầu loang trên biển diễn ra khá phổ biến trên các sông ngòi, biển và gây ra các hậu quả nghiêm trọng cho môi trường nước. Vì vậy, việc phát hiện các vết dầu loang và đưa ra các cảnh báo sớm về hiện tượng này nhận được sự quan tâm rất lớn trong vài thập kỷ gần đây. Thực tế, người ta đã phát triển nhiều thuật toán nhận dạng vết dầu loang trên biển sử dụng ảnh ra đa mặt mở tổng hợp bởi vì chất lượng ảnh ít phụ thuộc vào điều kiện thời tiết, ngày và đêm và có khả năng bắt giữ các sự kiện trên quy mô địa lý rộng lớn. Trong đó, các thuật toán dựa trên ngưỡng khá phổ biến trong thực tế vì thực hiện đơn giản. Tuy nhiên, những thuật toán này nói chung có độ chính xác không cao. Bài báo này đề xuất một thuật toán mới dựa trên ngưỡng để phát hiện vết dầu loang trên biển. Đây là ngưỡng toàn cục được xác định dựa trên phân tích thống kê về cường độ các điểm ảnh và kích thước của ảnh. Các kết quả mô phỏng của thuật toán trên phần mềm Python được so sánh với các phương pháp khác và chứng minh rằng phương pháp đề xuất đã cải thiện đáng kể độ chính xác.

Từ khóa

Phát hiện vết dầu loang; Ảnh SAR; Ngưỡng thích nghi; Phân đoạn; Phân loại

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] S. Liu, M. Chi, Y. Zou, A. Samat, J. A. Benediktsson, and A. Plaza, "Oil spill detection via multitemporal optical remote sensing images: A change detection perspective," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 14, pp. 324-328, 2017.

[2] M. S. Lee, K. A. Park, H. R. Lee, J. J. Park, C. K. Kang, and M. Lee, "Detection and dispersion of oil spills from satellite optical images in a coastal bay," IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Beijing, China, 2016.

[3] C. S. L. Grimaldi, I. Coviello, T. Lacava, N. Pergola, and V. Tramutoli, "Near real time oil spill detection and monitoring using satellite optical data," IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Cape Town, South Africa, 2009.

[4] K. W. Bjerde, A. H. S. Solberg, and R. Solberg, "Oil spill detection in SAR imagery," IGARSS'93-IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Tokyo, Japan, 1993.

[5] K. N. Topouzelis, "Oil spill detection by SAR images: dark formation detection, feature extraction and classification algorithms," Sensors, vol. 8, pp. 6642-6659, 2008.

[6] A. B. Salberg, O. Rudjord, and A. H. S. Solberg, "Oil spill detection in hybrid-polarimetric SAR images," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 52, pp. 6521-6533, 2014.

[7] J. R. Sveinsson, and J. A. Benediktsson, "Speckle reduction and enhancement of SAR images using multiwavelets and adaptive thresholding," Image and Signal Processing for Remote Sensing V, International Society for Optics and Photonics, 1999, pp. 239-250.

[8] B. B. Saevarsson, J. R. Sveinsson, and J. A. Benediktsson, "Speckle reduction of SAR images using adaptive curvelet domain," IGARSS 2003. 2003 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Proceedings (IEEE Cat. No. 03CH37477), IEEE, 2003, pp. 4083-4085.

[9] V. Santhi, C. Mouli, and A. Thangavelu, "Speckle Reduction of SAR Images using Adaptive Sigmoid Thresholding and Analysis of various Filtering Techniques," International Journal of Computer Applications, vol. 46, pp. 9-16, 2012.

[10] N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histograms," IEEE transactions on systems, man, and cybernetics,vol. 9, pp. 62-66, 1979.

[11] H. F. Ng, "Automatic thresholding for defect detection," Pattern recognition letters, vol. 27, pp. 1644-1649, 2006.

[12] X. Xu, S. Xu, L. Jin, and E. Song, "Characteristic analysis of Otsu threshold and its applications," Pattern recognition letters, vol. 32, pp. 956-961, 2011.

[13] D. Bradley, and G. Roth, "Adaptive thresholding using the integral image," Journal of graphics tools, vol. 12, pp. 13-21, 2007.

[14] B. Whalen, "Adaptive Thresholding Using Quadratic Cost Functions," International Journal of Image Processing (IJIP), vol. 13, p. 76, 2019.

[15] ESA, Prestige oil spill. [Online]. Available: https://earth.esa.int/web/guest/data-access /sample-data/-/asset_publisher/tg8V/ content/ prestige-oil-spill-galicia-spain-1623. [Accessed 15.11.2020].

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.3839

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ