基于RBF网络模型的SAR溢油图像识别方法

利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型区分油膜和类油膜,旨在为溢油事故决策支持提供重要前提.首先,对合成孔径雷达(SAR)图像进行特征提取,获得有效的特征向量,并将特征向量作为输入层参数,建立激励函数;其次,利用SAR图像样本训练RBF神经网络模型,将输出值与实际值之间的误差作为约束条件调整权重因子、径向基中心和宽度,根据输出层的线性激活函数值判断溢油情况.实验结果表明,RBF模型在识别油膜与类油膜图像方面准确率超过90%.通过比较RBF和BP神经网络在SAR溢油图像分类上的准确率,也证明了RBF的有效性.