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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于MRSF模型的SAR图像湖岸线检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114120098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111245312.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于MRSF模型的SAR图像湖岸线检测方法及系统是由钟华;谢君亮;吴瀚;宋慧娜;曹佳熠;黄建华;张晟豪;郭闯设计研发完成，并于2021-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MRSF模型的SAR图像湖岸线检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MRSF模型的SAR图像湖岸线检测方法及系统，本发明方法包括如下步骤：步骤1、将配准得到的SAR图像采用BM3D算法抑制相干斑噪声；步骤2、将降噪得到的SAR图像采用OSTU算法进行粗分割，得到水陆的初始边界；步骤3、基于新型的边界能量项和引入的全局能量项构建MRSF模型的能量函数；步骤4、将粗分割的结果作为MRSF模型的初始轮廓演化得到最终的精细湖岸线。本发明在SAR图像湖岸线提取时更加有效、准确。

本发明授权基于MRSF模型的SAR图像湖岸线检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于MRSF模型的SAR图像湖岸线检测方法，其特征是包括如下步骤：步骤1、将配准得到的SAR图像采用BM3D算法抑制相干斑噪声；步骤2、将降噪得到的SAR图像采用OSTU算法进行粗分割，得到水陆的初始边界；步骤3、基于新型的边界能量项和引入的全局能量项构建MRSF模型的能量函数；步骤4、将粗分割的结果作为MRSF模型的初始轮廓演化得到最终的精细湖岸线；步骤3具体如下：在RSF模型的基础上，构建一种新颖的能量函数：EMRSF＝ERSF+ωEedge+ξEglobal3其中，ω和ξ表示权重系数；所构建的能量函数主要包括三个部分：传统RSF能量项、边缘能量项和全局能量项；各部分的表示形式如下：1RSF模型在RSF模型中，局部能量函数的定义为： 其中，λ1，λ2，μ，ν表示正常数，Kσx-y表示标准差为σ的高斯核，Iy为输入的图像，φ为零水平集函数，并且 其中，Hε表示平滑因子为ε的正则化Heaviside函数，定义为： 平滑函数f1·和f2·分别近似为某一区域中轮廓C内外的图像强度；此外，该能量函数同时考虑到距离正则化项Pφ和长度项Lφ，定义分别为： 其中，表示微分算子，δεφ表示正则化Dirac函数，定义为： Pφ保持水平及函数的正则性，Lφ有助于平滑曲线C；通过最速下降方法最小化关于ERSF的水平集函数φ，得到如下变分方程： 2新型的边缘能量项基于LoG算子和ROEWA算子构建一种新的边缘能量项： 且gx＝exp{-α|x|}12Z＝mMLoG+nMROEWA13其中，α，β，m，n都表示加权值，Kσ表示标准差为σ的高斯核；gx为边缘指示器，其值在同质区域约为1，在水陆边界附近约为0；Z表示分别由m和n加权的LoG和ROEWA的融合结果，MLoG和MROEWA分别表示LoG算子和ROEWA算子的检测结果；1LoG算子LoG算子是一种二阶差分边缘检测算子，定义为：MLoGx,y＝Δ[Kσ*Ix,y]＝Ix,y*LoG14其中，Kσ表示标准差为σ的高斯核，Δ表示拉普拉斯算子，MLoGx,y表示经过LoG算子检测的图像；LoG算子在图像边缘的暗部为正值，在边缘的亮部为负值，缓慢变化的边缘以及剧变的边缘都可以通过正负值的零交叉点检测出来；因此，LoG算子被检测到以阶梯形式为主的SAR图像水陆边缘；2ROEWA算子ROEWA算子是一种基于线性最小均方误差的多边缘模型，适用于SAR图像中的相干斑噪声；在二维情况下，ROEWA算子的定义为：h2-Dx,y＝hxhy15其中，hx和hy都表示一维滤波器，hx由下式给出：hx＝Ce-k|x|16其中，k表示滤波系数，C表示正则化常数；ROEWA算子检测到的边缘强度由水平分量和垂直分量共同给出： 其中，MXx,y为水平边缘强度分量，MYx,y为垂直边缘强度分量；为计算图像Ix,y水平方向的边缘强度分量，首先对Ix,y的每一列使用滤波器hy进行平滑处理，然后采用因果滤波器h1·和反因果滤波器h2·与平滑之后图像的每一行进行卷积操作，得到如下的指数加权平均值μX1和μX2： 其中，*表示卷积操作；当μX1和μX2被归一化为无偏后，图像的水平边缘强度分量MX由下式给出： 此外，用类似的处理计算垂直边缘强度分量MYx,y；3全局能量项引入一种充分利用SAR图像全局统计特征的全局能量函数： 其中，IGx用于拟合全局图像；对于两相的情况，IGx的表达式为：IGx＝c1Hεφ+c21-Hεφ21其中，c1和c2表示曲线C内外两个区域的平均强度。

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