摘要：溢油事故是破坏海洋生态的主要因素之一，急需有效的检测和识别技术来快速定位溢油污染区域。合成孔径雷达（SAR）能够在各种气候和光照条件下进行海面监测，但热门的SAR溢油影像数据集往往包含较少的极化信息，同时船舶及人工构筑物会产生强散射高亮点，影响溢油识别的精度。为了克服上述问题，本研究基于SAR影像，采用了一种新的极化分解策略，将有限极化信息转换为具有多维特征表达能力的合成RGB影像，构建了包含丰富极化信息的溢油图像数据。基于该数据，本研究进一步提出邻近像素补偿法（Pixel-Pair Compensation Method, PPCM），通过自适应邻域采样与空间补偿策略，对该合成RGB图像中船舶及其他人工构筑物引起的强散射高亮点的噪声干扰进行有效抑制。通过实验表明，本研究提出的预处理方法能显著提升主流分割模型的识别精度和稳定性，能为溢油灾害的快速检测与应急制图提供一定的技术支持。
 

溢油分割,SAR影像,图像预处理,邻近像素补偿法