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《大连海事大学》 2005年
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应用纹理分析和神经网络方法分类海上SAR溢油图像

朱立松  
【摘要】:合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像已经被广泛的应用在海 上溢油监测中,因为海面溢油的平滑效应对雷达波反射起削弱作用,所以在雷达 图像上会显示出暗色的阴影区域,而周围的海水却因为表面粗糙作用而显示比较 亮。利用这一原理,SAR可以用来观测到海面发生的溢油事故。 为了精确分类SAR溢油图像,本文提出了一种纹理分析结合神经网络的方法 来分类溢油图像。纹理分析阶段本文使用灰度共生矩阵法计算出对SAR溢油图像 最敏感的4个纹理特征值,结合像元的灰度值组成分类图像的特征矢量。考虑到 神经网络具有自组织、自学习、自适应和联想能力,通过对样本反复训练,能辨 别各类样本特征的这一优点。本文选取图像典型区域,提取出特征矢量输入到神 经网络中进行训练。选用常用的神经网络模型BP神经网络、径向基神经网络 (RBF)和概率神经网络对图像中溢油和海水等物质进行训练。网络收敛后,利 用待识别的图像测试分类识别的效果。通过对比三种网络模型对SAR溢油图像的 识别效果和分类精度,三种网络模型都能够达到比较令人满意的效果。并且概率 神经网络分类模型不仅在分类精度上,而且在计算时间上都优于其它两种模型。
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TN957.51

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【引证文献】
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1 汪洋;极化合成孔径雷达图像处理及其应用研究[D];安徽大学;2007年
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1 吴爱琴;SAR图像海面油膜信息提取方法研究[D];中南大学;2011年
2 陈海菊;支持向量机在溢油荧光光谱分析中的应用研究[D];大连海事大学;2008年
3 刘春燕;基于粗糙集—遗传BP网络的油种鉴别研究[D];大连海事大学;2008年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
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【共引文献】
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2 郭方方;内蒙古太仆寺旗沙子沟钼矿床地质特征[D];河南理工大学;2010年
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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4 刘泓;纹理图象的分析与识别研究[D];上海大学;1999年
5 王庆香;基于小波的纹理分析及其在FPC金面缺陷检测中的应用[D];华南理工大学;2011年
6 刘笛;墙地砖颜色的自动分类研究[D];华南理工大学;2004年
7 唐波;合成孔径雷达的电子战研究[D];中国科学院研究生院(电子学研究所);2005年
8 王昌全;成都平原城市化土壤重(类)金属演变及其环境效应研究[D];西南农业大学;2005年
9 艾矫燕;基于计算机视觉的墙地砖颜色分类和缺陷检测研究[D];华南理工大学;2003年
10 李维胜;高技术企业可持续发展研究[D];吉林大学;2006年
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1 朱立松;应用纹理分析和神经网络方法分类海上SAR溢油图像[D];大连海事大学;2005年
2 寇琳琳;遗传优化神经网络在SAR图像处理中的研究[D];大连海事大学;2006年
3 欧立业;基于GIS与RS的干旱区土地利用/土地覆盖专题信息提取技术研究[D];中国科学院研究生院(青海盐湖研究所);2004年
4 欧江波;小波域HMM模型在图像处理应用中的研究[D];西北工业大学;2004年
5 葛晓菁;图象检索中纹理特征提取的研究[D];哈尔滨理工大学;2005年
6 杨治明;人工神经网络及其在图像识别中的应用研究[D];重庆大学;2003年
7 林丽红;供应链绩效评价的研究与分析[D];江苏大学;2005年
8 于进;软件风险管理系统关键技术的研究与实现[D];大连海事大学;2005年
9 李良琼;商业银行风险预警模型研究[D];辽宁工程技术大学;2005年
10 宋超;基于BP神经网络的供应链战略伙伴选择研究[D];大连海事大学;2006年
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