應用紋理分析和神經網絡方法分類海上SAR溢油圖像.pdf

1、合成孔徑雷達(SyntheticApertureRadar，SAR)圖像已經被廣泛的應用在海上溢油監(jiān)測中，因為海面溢油的平滑效應對雷達波反射起削弱作用，所以在雷達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合神經網絡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，結合像元的灰度值組成分類圖像的特征矢量?？紤]到神經網絡具有自組織、自學習、自適應和聯(lián)想能力，通過對樣本反復訓練，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網絡中進行訓練。選用常用的神經網絡模型BP神經網絡、徑向基神經網絡(RBF)和概率神經網絡對圖像中溢油和海水等物質進行訓練。網絡收斂后，利用待識別的圖像測試分類識別的效果。通過對比三種網絡模型對SAR溢油圖像的識別效果和分類精度