【摘要】：針對海上溢油SAR圖像中油膜與類油膜的識別問題,提出了一種結(jié)合傅立葉分形與特征提取的檢測算法。由于分形特征可以具有無窮多的細(xì)節(jié),并在不同的研究尺度存在自仿射特性。這與油膜及類油膜表面的幾何形貌特征非常吻合。該算法通過計算樣本的傅立葉分形特征,組成油膜與類油膜的特征空間。然后,應(yīng)用基于差分進(jìn)化的特征選取方法將利于分類的重要特征值篩選出來。再利用重要特征值對原有樣本進(jìn)行分類。實驗表明,經(jīng)特征選取的分形特征向量能夠以100%的準(zhǔn)確率將兩類樣本區(qū)分開。該算法在選取重要特征的同時實現(xiàn)了對高維特征空間降維的目的,該思想可以應(yīng)用于其他的基于高維特征的識別系統(tǒng)中,具有普遍的適用性。
[Abstract]:In order to solve the problem of oil film and oil film recognition in offshore oil spill SAR image, a detection algorithm based on Fourier fractal and feature extraction is proposed. Because fractal characteristics can have infinitely many details, and there are self-affine characteristics in different research scales. This is in good agreement with the geometric morphology of oil film and oil film-like surface. By calculating the Fourier fractal characteristics of the samples, the algorithm constitutes the feature space of the oil film and the oil film. Then, the feature selection method based on differential evolution is used to screen the important eigenvalues which are beneficial to classification. Then the important eigenvalues are used to classify the original samples. The experimental results show that the fractal feature vector selected by the feature can distinguish the two kinds of samples with 100% accuracy. The algorithm not only selects important features, but also reduces the dimension of high-dimensional feature space. The idea can be applied to other recognition systems based on high-dimensional features, and has universal applicability.
【作者單位】： 上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：海洋公益性行業(yè)科研專項(201205012)
【分類號】：TN957.52

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2521771