一种SAR阴暗影图像中溢油和疑似物的识别方法

摘要

本发明公开一种SAR阴暗影图像中溢油和疑似物的识别方法，包括输入SAR图像，建立溢油图像库和疑似物图像库；随机选取M幅图像，组成训练样本图像库，采用差分盒计数法和小波变换模极大值法对训练样本图像库中的每幅图像计算分形特征向量，组成训练样本集；用训练样本集及其所属的标号对SVM分类器进行训练；采用自适应阈值法确定SAR图像中待识别的阴暗影区域，在阴暗影区域内，逐像素点扫描并计算其分形特征向量，组成测试样本集；使用训练过的SVM分类器对测试样本进行分类，并输出分类结果。本发明具有较高的运算效率，可用于SAR阴暗影图像中溢油和疑似物的识别和分类。