本文關(guān)鍵詞：基于人類感知的SAR圖像海上溢油檢測算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在基于SAR圖像的海上溢油檢測中,識別的效率與準(zhǔn)確率是關(guān)鍵。紋理特征是人類專家能夠較好的判別SAR圖像中油膜,類油膜以及海水的一個重要依據(jù)。本文算法一方面融合灰度共生矩陣與Tamura特征,直接對SAR原始圖像進(jìn)行特征提取,避免了對圖像進(jìn)行分割、降噪等預(yù)處理,提高了識別算法的可行性與識別效率。另一方面,應(yīng)用深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)的分類方法,可以很好地解決溢油檢測中小樣本分類的問題,并且模仿人類感知系統(tǒng)高效準(zhǔn)確的表示信息、獲取本質(zhì)特征。本文應(yīng)用人類感知的思想對油膜、類油膜以及海水這3類樣本進(jìn)行分類識別。通過實(shí)驗確定了DBN中利于分類的關(guān)鍵參數(shù)值。本算法對原始SAR圖像中3類樣本的識別準(zhǔn)確率達(dá)到90.36%,具有較好的實(shí)用價值。
【作者單位】： 上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： SAR Tamura特征 灰度共生矩陣 深度信念網(wǎng)絡(luò) 溢油
【基金】：國家海洋局海洋公益性行業(yè)科研專項基金(201305026-3) 上海市科學(xué)技術(shù)委員基礎(chǔ)研究重大重點(diǎn)項目(08240510800)~~
【分類號】：TP751
【正文快照】： 當(dāng)SAR圖像上出現(xiàn)了與油膜類似的成像特征時,如何對海面特征進(jìn)行檢測需要解決兩方面問題。一方面需要從SAR圖像中抽取可以表征油膜特點(diǎn)的特征;另一方面需要快速、精準(zhǔn)的分類算法對抽取出的特征進(jìn)行識別。傳統(tǒng)的海上SAR溢油監(jiān)測研究中,主要以待識別物質(zhì)的灰度信息為依據(jù)。但如果

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本文編號：491809