技术特征：
1.sar卫星海洋观测图像自适应拉伸方法，其特征在于，包括：获取sar图像；对所述sar图像进行预处理，以得到预处理结果；对所述预处理结果进行标准差拉伸，以得到拉伸结果；拟合所述拉伸结果的图像灰度值的gamma分布，以得到拟合结果；计算最小误差对应的标准差倍数，以得到最佳标准差倍数；输出所述最佳标准差倍数以及所述拉伸结果。2.根据权利要求1所述的sar卫星海洋观测图像自适应拉伸方法，其特征在于，所述sar图像是高分三号以及哨兵一号不同成像模式和极化方式下的sar图像。3.根据权利要求1所述的sar卫星海洋观测图像自适应拉伸方法，其特征在于，所述对所述sar图像进行预处理，以得到预处理结果，包括：对所述sar图像进行相对辐射校正以及几何校正，以得到校正结果；对所述校正结果进行图像切割，以得到预处理结果。4.根据权利要求1所述的sar卫星海洋观测图像自适应拉伸方法，其特征在于，所述对所述预处理结果进行标准差拉伸，以得到拉伸结果，包括：对所述预处理结果进行0倍至15倍标准差拉伸，以得到拉伸结果。5.根据权利要求4所述的sar卫星海洋观测图像自适应拉伸方法，其特征在于，所述对所述预处理结果进行0倍至15倍标准差拉伸，以得到拉伸结果，包括：确定标准图像，计算所述预处理结果的均值与标准差，设定标准差范围；比较所述预处理结果中的每一像元的像素值是否在标准差范围内，对小于标准差范围最小值的像素值设为0，大于标准差范围最大值的像素值设为255，其余的值在0-255之间拉伸，以得到拉伸结果。6.根据权利要求5所述的sar卫星海洋观测图像自适应拉伸方法，其特征在于，所述拟合所述拉伸结果的图像灰度值的gamma分布，以得到拟合结果，包括：分别用gamma分布拟合所述标准图像以及所述拉伸结果的灰度值，以得到拟合结果；计算标准图像拟合结果的99.9%积分域的阈值，去除目标亮点的干扰。7.根据权利要求6所述的sar卫星海洋观测图像自适应拉伸方法，其特征在于，所述计算最小误差对应的标准差倍数，以得到最佳标准差倍数，包括：计算0到标准图像拟合结果的99.9%积分域阈值之间的标准图像与所述拉伸图像拟合结果的误差平方，取误差平方最小的标准差拉伸倍数为最佳标准差倍数。8.sar卫星海洋观测图像自适应拉伸装置，其特征在于，包括：图像获取单元，用于获取sar图像；预处理单元，用于对所述sar图像进行预处理，以得到预处理结果；拉伸单元，用于对所述预处理结果进行标准差拉伸，以得到拉伸结果；拟合单元，用于拟合所述拉伸结果的图像灰度值的gamma分布，以得到拟合结果；计算单元，用于计算最小误差对应的标准差倍数，以得到最佳标准差倍数；输出单元，用于输出所述最佳标准差倍数以及所述拉伸结果。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述
的方法。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
技术总结
本发明实施例公开了SAR卫星海洋观测图像自适应拉伸方法及装置。所述方法包括：获取SAR图像；对所述SAR图像进行预处理，以得到预处理结果；对所述预处理结果进行标准差拉伸，以得到拉伸结果；拟合所述拉伸结果的图像灰度值的gamma分布，以得到拟合结果；计算最小误差对应的标准差倍数，以得到最佳标准差倍数；输出所述最佳标准差倍数以及所述拉伸结果。通过实施本发明实施例的方法可实现无需手动修改拉伸参数，删除了海面SAR图像中目标亮点的干扰，达到海面纹理的最佳效果，能清晰的展示海面的风、浪等条纹。浪等条纹。浪等条纹。
技术研发人员：陈鹏 赵益智 李修楠 杨劲松 郑罡 任林 罗丹
受保护的技术使用者：自然资源部第二海洋研究所
技术研发日：2022.07.07
技术公布日：2022/8/5