摘要
本发明提供一种基于群体密度分析的小样本SAR溢油分割方法,属于计算机视觉技术领域。本发明通过对原始SAR图像进行预处理和图像增强,获得强度SAR图像;对比强度SAR图像的全局密度与预设背景阈值判断强度SAR图像中是否存在潜在溢油区域;通过区域限制缩小处理范围提取存在潜在溢油区域的强度SAR图像中的潜在溢油区域图像;通过语义分割网络获得潜在溢油区域图像的初步分割结果;构建潜在溢油区域图像的像素点密度分布图;利用像素点密度分布图修正初步分割结果的边界获得溢油分割结果图。本发明引入群体密度概念作为溢油分割的特征,通过描述不同目标区域的密集程度和空间聚集性,从而提高溢油识别的准确性;克服了传统方法中对纹理、背景噪声的依赖。
技术关键词
分割方法
像素点
密度
语义分割网络
样本
图像增强
直方图均衡化算法
滑动窗口
强度
计算机视觉技术
伽马校正
滤波去噪
背景噪声
对比度
海水
纹理
概念
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样本
设备故障概率
设备工作状态
二次设备
设备巡检
像素点
特征模板
缺陷检测方法
包装缺陷检测系统
特征位置信息
渗透检测方法
网络流量数据
序列特征
网络系统
协议