基于人类感知的SAR图像海上溢油检测算法

发布时间：2017-06-28 00:14

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【摘要】：在基于SAR图像的海上溢油检测中,识别的效率与准确率是关键。纹理特征是人类专家能够较好的判别SAR图像中油膜,类油膜以及海水的一个重要依据。本文算法一方面融合灰度共生矩阵与Tamura特征,直接对SAR原始图像进行特征提取,避免了对图像进行分割、降噪等预处理,提高了识别算法的可行性与识别效率。另一方面,应用深度信念网络(DBN)的分类方法,可以很好地解决溢油检测中小样本分类的问题,并且模仿人类感知系统高效准确的表示信息、获取本质特征。本文应用人类感知的思想对油膜、类油膜以及海水这3类样本进行分类识别。通过实验确定了DBN中利于分类的关键参数值。本算法对原始SAR图像中3类样本的识别准确率达到90.36%,具有较好的实用价值。
【作者单位】： 上海海事大学信息工程学院;
【关键词】： SAR Tamura特征 灰度共生矩阵 深度信念网络 溢油
【基金】：国家海洋局海洋公益性行业科研专项基金(201305026-3) 上海市科学技术委员基础研究重大重点项目(08240510800)~~
【分类号】：TP751
【正文快照】： 当SAR图像上出现了与油膜类似的成像特征时,如何对海面特征进行检测需要解决两方面问题。一方面需要从SAR图像中抽取可以表征油膜特点的特征;另一方面需要快速、精准的分类算法对抽取出的特征进行识别。传统的海上SAR溢油监测研究中,主要以待识别物质的灰度信息为依据。但如果

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