%0 Journal Article
%T 基于人类感知的SAR图像海上溢油检测算法<br>Oil Spill Detection by SAR Images Based on Human Perception
%A 郭越
%A 王晓峰
%A 张恒振&lt
%A br&gt
%A GUO Yue
%A WANG Xiaofeng
%A ZHANG Hengzhen
%J 武汉大学学报·信息科学版
%D 2016
%R 10.13203/j.whugis20140404
%X 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
%K SAR
%K Tamura特征
%K 灰度共生矩阵
%K 深度信念网络
%K 溢油
%K &lt
%K br&gt
%K SAR
%K Tamura features
%K GLCM
%K deep belief networks
%K oil spill
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract4581.shtml