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作者：王诏;苏国辉;孙治雷;邢文雪;
单位：中国地质调查局青岛海洋地质研究所;
摘要：准确识别气泡羽状流是发现海底冷泉溢出口的重要途径。光学图像中的冷泉羽状流具有明度高、纹理不固定、方向一致、尺度不一、边缘不清晰的特征。而冷泉溢出口附近分布着大量沉积物及深海黑暗生物群，这些复杂无序的背景环境会给羽状流分割带来挑战。为深入分析羽状流及其背景环境特征，本文提出一种基于Gabor特征增强的羽状流分割方法。该方法主要将原始RGB图像转换为HSV图像，以明度V通道图像对研究对象依次进行巴特沃斯高通滤波、直方图增强、闭运算操作，获得羽状流特征增强的图像；设计Gabor滤波器提取增强图像的纹理特征，融合纹理特征和空间特征构建出气泡羽状流的特征向量；采用主成分分析对特征向量进行降维，通过K-均值聚类分析最终实现对羽状流的分割。实验表明，对比Gabor、最佳阈值分割算法，本文方法分割羽状流的精确率分别提高了11.03%、16.84%,F1值分别提高了5.83%、9.13%。通过该方法突出羽状流特征、弱化海底环境影响，可实现不同尺度、方向、强度的羽状流分割，有效支撑海底冷泉探测及研究任务。
关键词：冷泉;;羽状流;;Gabor滤波;;图像增强;;图像分割
基金资助：崂山实验室科技创新项目“适于海底水合物资源探测的爬行车作业平台研制”（LSKJ202203504）;; 国家重点研发计划“场景驱动的海洋科学大数据挖掘分析关键技术与应用”（2021YFF0704000）;; 中国地质调查局海洋地质调查二级项目（DD20221711）
