极限学习机算法舰船图像自动分割

摘要

现有舰船图像分割方法存在分割时间较长、分割精度较差的缺陷,为此提出极限学习机算法的舰船图像自动分割方法研究。基于载入的舰船图像,利用傅里叶变换方法获取舰船图像显著图,依据极限学习机算法构架ELM分类模型,将上述获取的舰船图像显著图作为ELM分类模型的训练样本,通过Bagging集成策略确定最佳ELM分类模型,以此为工具,制定舰船图像自动分割程序,执行上述程序,即实现了舰船图像的自动分割。仿真实验结果表明,与给定标准数值相比较,提出方法的舰船图像分割时间更短、舰船图像分割精度更高,充分说明提出方法舰船图像分割效果更佳。