利用曲波变换和局部线性嵌入算法的SAR图像 海面油膜特征提取

• 作者: 周慧 陈澎
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 油膜特征提取 曲波变换 局部线性嵌入(LLE)
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TN957
• 字数: 3641字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2019.01.005

摘要

溢油事故带来的海洋污染问题日益严重,SAR图像快速准确地自动识别为溢油事故的处理和决策支持提供了重要前提.为了获得更高的油膜识别准确率,提出了一种基于曲波变换(Curve-let)和局部线性嵌入(Local Linear Embedding,LLE)算法的SAR图像特征提取方法.首先,利用Cur-velet对图像进行分解,选取包含了主要信息的低频分量作为新的图像矩阵;然后,利用LLE进行非线性降维,提取图像分类特征.为了验证提取特征的有效性,所提的Curvelet-LLE算法与PCA、LLE、等距特征映射(Isomap)、Curvelet变换和Fisher判别分析(Curvelet-KFD)、Wavelet-LLE等特征提取算法,利用K最近邻和支持向量机分类器分别进行了对比实验.实验结果表明,Curvelet-LLE算法能更有效地提取SAR图像油膜识别的分类鉴别特征,其准确率相对较高,具有较好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周慧	大连东软信息学院计算机与软件学院	14	116	4.0	10.0
2	陈澎	大连海事大学航海学院	20	101	6.0	9.0