基于特征选取及广义傅立叶分形的SAR图像海洋溢油检测算法

发布时间：2019-08-01 13:12

【摘要】：针对海上溢油SAR图像中油膜与类油膜的识别问题,提出了一种结合傅立叶分形与特征提取的检测算法。由于分形特征可以具有无穷多的细节,并在不同的研究尺度存在自仿射特性。这与油膜及类油膜表面的几何形貌特征非常吻合。该算法通过计算样本的傅立叶分形特征,组成油膜与类油膜的特征空间。然后,应用基于差分进化的特征选取方法将利于分类的重要特征值筛选出来。再利用重要特征值对原有样本进行分类。实验表明,经特征选取的分形特征向量能够以100%的准确率将两类样本区分开。该算法在选取重要特征的同时实现了对高维特征空间降维的目的,该思想可以应用于其他的基于高维特征的识别系统中,具有普遍的适用性。
[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.
【作者单位】： 上海海事大学信息工程学院;
【基金】：海洋公益性行业科研专项(201205012)
【分类号】：TN957.52

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