La fonctionnalité de recherche est en construction.
La fonctionnalité de recherche est en construction.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Detection of Oil Leakage in SAR Images Using Wavelet Feature Extractors and Unsupervised Neural Classifiers Détection des fuites d'huile dans les images SAR à l'aide d'extracteurs de caractéristiques d'ondelettes et de classificateurs neuronaux non supervisés

Chih-ping LIN, Motoaki SANO, Shinzo OBI, Shuji SAYAMA, Matsuo SEKINE

  • Vues en texte intégral

    0

  • Citer

Résumé:

Un nouvel algorithme basé sur des ondelettes et des réseaux de neurones est proposé pour discriminer les fuites de pétrole à l'aide d'images radar à synthèse d'ouverture (SAR). Utilisant les avantages des ondelettes et des réseaux neuronaux, l’algorithme est rapide et efficace pour distinguer le pétrole intégré à la fois dans le fouillis marin et dans le fouillis terrestre. L'algorithme itératif utilise un extracteur de caractéristiques d'ondelettes et deux classificateurs neuronaux non supervisés. Le classificateur de première étape peut diviser les pixels de l’image SAR en groupes d’eau de mer, de terre et de pétrole. Dans la deuxième étape, le classificateur extrait les pixels d'huile du groupe d'huile précédent jusqu'à ce qu'ils correspondent aux caractéristiques du modèle d'huile. Grâce à l'algorithme que nous proposons, le cluster d'huile sera formé automatiquement, à condition que le modèle d'huile souhaité soit défini à l'avance.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E83-B No.9 pp.1955-1962
Date de publication
2000/09/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Issue on Advances in Radar Systems)
Catégories

Auteurs

Mots-clés

Table des matières