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

1、正直接危害人類健康的各類海洋污染是亟待解決的重要難題，開發(fā)能夠?qū)崟r對海洋環(huán)境做有效監(jiān)測的系統(tǒng)是關(guān)鍵技術(shù)之一。通過合成孔徑雷達(SyntheticApertureRadar，SAR)這種現(xiàn)代高分辨率微波遙感成像雷達，可以全天候全天時地動態(tài)探測海洋油膜并對其成像。本文針對海洋表面溢油監(jiān)測現(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)的海表溢油狀況識別的新方法。通過對海面短時間內(nèi)連續(xù)的SAR圖像的分析，對于海洋

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)測中，因為海面溢油的平滑效應(yīng)對雷達波反射起削弱作用，所以在雷達圖像上會顯示出暗色的陰影區(qū)域，而周圍的海水卻因為表面粗糙作用而顯示比較亮。為了精確分類SAR溢油圖像，本文提出了紋理分析結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來分類溢油圖像。紋理分析階段本文采用灰度共生矩陣法計算出對SAR溢油圖像最敏感的4個紋理特征值，結(jié)合像元的灰度值組成

3、分類圖像的特征矢量?？紤]到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自適應(yīng)和聯(lián)想能力，通過對樣本反復(fù)訓(xùn)練，能辨別各類樣本特征的這一優(yōu)點，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)對圖像中溢油和海水等物質(zhì)進行訓(xùn)練。BP網(wǎng)絡(luò)的分類方法被廣泛應(yīng)用于遙感圖像分類，但它存在局部最小、隱含層節(jié)點數(shù)及訓(xùn)練速度等問題。而高階神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HONN)從一定意義上克服了這些缺點，使HONN特征數(shù)的局限減小，并結(jié)合