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摘要:
针对海上溢油SAR图像中油膜与类油膜的识别问题,提出了一种结合傅立叶分形与特征提取的检测算法。由于分形特征可以具有无穷多的细节,并在不同的研究尺度存在自仿射特性。这与油膜及类油膜表面的几何形貌特征非常吻合。该算法通过计算样本的傅立叶分形特征,组成油膜与类油膜的特征空间。然后,应用基于差分进化的特征选取方法将利于分类的重要特征值筛选出来。再利用重要特征值对原有样本进行分类。实验表明,经特征选取的分形特征向量能够以100%的准确率将两类样本区分开。该算法在选取重要特征的同时实现了对高维特征空间降维的目的,该思想可以应用于其他的基于高维特征的识别系统中,具有普遍的适用性。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于特征选取及广义傅立叶分形的 SA R图像海洋溢油检测算法
来源期刊 海洋学报(中文版) 学科 工学
关键词 SAR 油膜 类油膜 傅立叶分形 特征选取
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 61-67
页数 7页 分类号 TP753
字数 6039字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓峰 上海海事大学信息工程学院 71 454 12.0 17.0
2 郭越 上海海事大学信息工程学院 10 57 3.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
SAR
油膜
类油膜
傅立叶分形
特征选取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
海洋学报(中文版)
月刊
0253-4193
11-2055/P
北京海淀区大慧寺路8号
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