【摘 要】
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针对合成孔径雷达(SAR)图像中普遍存在斑点噪声和强度不均匀等问题,提出一种基于全卷积神经网络语义分割框架(FCN)的SAR图像溢油分割方法。首先该方法采用迁移学习来提高泛化
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471079)
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针对合成孔径雷达(SAR)图像中普遍存在斑点噪声和强度不均匀等问题,提出一种基于全卷积神经网络语义分割框架(FCN)的SAR图像溢油分割方法。首先该方法采用迁移学习来提高泛化能力,从而有效地抑制了溢油区域普遍存在的斑噪声和强度不均匀现象;然后采用跳跃式架构来提高溢油区域的分割精度;最后基于一个包含4200个样本的溢油数据集,将该方法与一些传统机器学习算法(如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和分类回归树(CART)等)和BP神经网络进行对比实验。实验结果表明,该方法相对其他传统方法在像素精度方面提升了
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