基于小波变换光谱信息的油膜不同厚度分类

检测溢出的油膜厚度不同是国际公认的难题之一。 高光谱遥感数据可以提供连续的光谱，有利于油膜的识别。 传统的检测方法未能充分利用油膜的不同光谱特性，因此无法提高其识别精度。 通过基于小波变换的时频信息的深入挖掘，可以增强厚油膜和薄油膜之间光谱特性的差异，从而找到它们的敏感波长位置。 小波变换的高频系数能够指示不同厚度油膜的敏感光谱范围，低频系数信息可用于消除图像的噪点，从而增强类别之间的对比度。 在此基础上，提出了一种基于小波变换谱信息的油膜各种厚度分类方法。 首先，通过分析高频小波系数曲线的奇异性，提取出不同厚度油膜的敏感波段。 其次，我们重新生成了敏感频带的新的低频小波系数图像，在对高频小波系数曲线的分析方面，这些图像被视为敏感频带。 最后，基于新的低频小波系数图像对溢油膜不同厚度进行了分类。 2010年7月16日发生在渤海大连的漏油事故中的机载高光谱数据，使实验效果良好。