溢油SAR图像分类中的纹理特征选择

被引：20

作者：

梁小祎 ^{[1
]}

张杰 ^{[2
]}

孟俊敏 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连海事大学

[2] 国家海洋局第一海洋研究所

来源：

关键词：

SAR; 纹理分析; 灰度共生矩阵; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN958 [雷达：按体制分];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

针对海洋SAR图像的特点,采用基于灰度共生矩阵的纹理分析方法,提出适用于海洋溢油SAR图像分类的纹理特征量。并讨论了纹理特征量的筛选和纹理窗口大小的确定等问题。最后采用人工神经网络方法验证了SAR图象分类效果。

引用

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