基于多特征的SAR影像溢油暗斑提取

摘要：

由于星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)溢油影像包含大量斑点噪声,仅依靠传统模糊聚类方法不能有效提取出其溢油区域.针对SAR图像存在的斑点噪声问题,本文提出了一种结合多特征与改进模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)的溢油暗斑提取方法.该方法首先提取影像的多个特征,以便更加充分地反映影像信息;然后同时考虑像素与其邻域的强度和空间位置关系,以此来构造模糊加权因子,进而定义目标函数;最后通过迭代最小化目标函数,获得最佳溢油暗斑提取结果.文中对真实的SAR溢油影像进行了溢油暗斑提取实验,并分别与利用单一特征和加入邻域关系的模糊聚类方法得到的提取结果进行对比分析,实验结果证明了本文方法的有效性.

关键词：溢油暗斑提取、SAR影像、多特征、小波分解、模糊加权因子

所属期刊栏目：41

分类号：P225.1(大地测量学)

资助基金：大学生创新创业训练计划项目:基于多特征的SAR影像溢油暗斑提取201610147000079

在线出版日期：2018-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：53-56