基于特征的模糊神经网络遥感图像目标分类识别

特征是图像处理中用于辨识目标的最基本属性。提出了利用模糊神经网络方法,针对舰船的几何特征、矩特征和纹理特征进行舰船目标识别处理。首先简单地描述了几何特征、矩特征尤其是Hu矩特征、一阶纹理特征和二阶纹理特征。然后分别对仿真数据、卫星观测数据中的舰船目标,以及自动检测处理获取的舰船目标的几何特征、Hu机特征和纹理特征进行了提取和分析。模糊神经网络方法可以综合模糊集理论和神经网络方法的优势,有效地实现基于特征的图像目标分类识别处理。文章首先描述了一种主从神经元结构的模糊神经网络分类识别方法,然后利用该方法对大型舰船进行分类识别,包括基于单类舰船特征的分类识别和基于多源(时相)数据融合的分类识别。实验结果表明,基于大型舰船的几何特征、矩特征和纹理特征,利用模糊神经网络方法可以实现对大型舰船目标的有效分类识别。通过多源数据融合处理,可以改善分类识别效果。