海面粗糙度是反映海表面粗糙程度的物理量,主要描述了微小尺度上的海面起伏情变化特点在较大程度上表征了海洋与大气之间的能量传输过程,因此对该参数的研究提取对于物理海洋研究有着非常重要的意义。海面粗糙度的计算方法很多,不过已有的研究主要是基于海洋微波遥感技术,利用微波散射仪、卫星高度计等设备测量所得的数据,计算得到海面粗糙度。首先,本文介绍了图像纹理的相关基础概念,并在此基础之上对主流的图像分析技术包括结构分析法、统计法、模型法、信号处理法的核心内容、适用领域及优缺点进行简要分析。从而明确了本文采用的基于统计的方法更加适合处理海面图像这种自然纹理。然后,本文选取了五种不同的基于统计的方法,分别是灰度-梯度共生矩阵、自相关函数法、基于FBM的亮度差值图像自相关法、基于距离的边缘频率法和Tamura纹理特征法来提取海面图像的粗糙度。分别计算出能量矩、二阶矩、估计指数方差、最大边缘频率、最优尺寸均值,这些参数可以反映出图像的粗糙度。最后,本文根据熊康提出的海面粗糙度与风速之间的经验公式,可以求出图像所对应的海面粗糙度,将其作为因变量,再将各个方法表征图像粗糙度的参数作为自变量,然后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型进行回归拟合分析,得到各个方法的回归模型。总之,本文从近海岸视频图像监测的角度出发,基于图像纹理分析及特征提取技术,研究海气界面动力学粗糙度与视频图像粗糙度的精确关系,建立新的基于参数的海面粗糙度计算方案。