應(yīng)用紋理分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分類海上SAR溢油圖像.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar，SAR)圖像已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用在海上溢油監(jiān)測中，因為海面溢油的平滑效應(yīng)對雷達(dá)波反射起削弱作用，所以在雷達(dá)圖像上會顯示出暗色的陰影區(qū)域，而周圍的海水卻因為表面粗糙作用而顯示比較亮。利用這一原理，SAR可以用來觀測到海面發(fā)生的溢油事故。 為了精確分類SAR溢油圖像，本文提出了一種紋理分析結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來分類溢油圖像。紋理分析階段本文使用灰度共生矩陣法計算出對SAR溢油圖像

2、最敏感的4個紋理特征值，結(jié)合像元的灰度值組成分類圖像的特征矢量?？紤]到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和聯(lián)想能力，通過對樣本反復(fù)訓(xùn)練，能辨別各類樣本特征的這一優(yōu)點。本文選取圖像典型區(qū)域，提取出特征矢量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。選用常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像中溢油和海水等物質(zhì)進(jìn)行訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)收斂后，利用待識別的圖像測試分類識別的效果。通過對比三種網(wǎng)絡(luò)模型對SAR溢油圖像的識別效果和分類精度