遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在SAR圖像處理中的研究.pdf

1、正直接危害人類(lèi)健康的各類(lèi)海洋污染是亟待解決的重要難題，開(kāi)發(fā)能夠?qū)崟r(shí)對(duì)海洋環(huán)境做有效監(jiān)測(cè)的系統(tǒng)是關(guān)鍵技術(shù)之一。通過(guò)合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar，SAR)這種現(xiàn)代高分辨率微波遙感成像雷達(dá)，可以全天候全天時(shí)地動(dòng)態(tài)探測(cè)海洋油膜并對(duì)其成像。本文針對(duì)海洋表面溢油監(jiān)測(cè)現(xiàn)狀，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理分析利用合成孔徑雷達(dá)圖像，提出了一種基于遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海表溢油狀況識(shí)別的新方法。通過(guò)對(duì)海面短時(shí)間內(nèi)連續(xù)的SAR圖像的分析，對(duì)于海洋

2、環(huán)境污染的防治具有極為重要的意義，為智能海洋環(huán)境系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供了必要條件。 SAR圖像已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用在海上溢油監(jiān)測(cè)中，因?yàn)楹Ｃ嬉缬偷钠交?yīng)對(duì)雷達(dá)波反射起削弱作用，所以在雷達(dá)圖像上會(huì)顯示出暗色的陰影區(qū)域，而周?chē)暮Ｋ畢s因?yàn)楸砻娲植谧饔枚@示比較亮。為了精確分類(lèi)SAR溢油圖像，本文提出了紋理分析結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)分類(lèi)溢油圖像。紋理分析階段本文采用灰度共生矩陣法計(jì)算出對(duì)SAR溢油圖像最敏感的4個(gè)紋理特征值，結(jié)合像元的灰度值組成

3、分類(lèi)圖像的特征矢量。考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自適應(yīng)和聯(lián)想能力，通過(guò)對(duì)樣本反復(fù)訓(xùn)練，能辨別各類(lèi)樣本特征的這一優(yōu)點(diǎn)，本文選取圖像的典型區(qū)域，提取出特征矢量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。選用常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像中溢油和海水等物質(zhì)進(jìn)行訓(xùn)練。BP網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)方法被廣泛應(yīng)用于遙感圖像分類(lèi)，但它存在局部最小、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)及訓(xùn)練速度等問(wèn)題。而高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HONN)從一定意義上克服了這些缺點(diǎn)，使HONN特征數(shù)的局限減小，并結(jié)合