公开(公告)号：CN112926397B

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202110117101.7

申请日：2021-01-28

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 王斌 ,  夏令辉 ,  宋冬梅 ,  李忠伟 ,  张杰 ,  崔建勇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V20/05 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于两轮投票策略集成学习的SAR图像海冰类型分类方法，包括：对SAR海冰图像进行特征提取，得到优选纹理特征；采用原始极化特征和优选纹理特征融合形成的海冰特征图像，对基分类器进行选择训练和权重优化，得到类别得分矩阵和第一轮权重投票的分类结果；根据类别得分矩阵与预定义阈值参数将所有像素划分为模糊性标签像素集和确定性标签像素集，使用第一轮权重投票结果对确定性标签像素的分类结果进行确定；对模糊性标签像素进行第二轮权重投票纠正，完成初始集成分类结果中所有模糊性标签像素的更新，得到最终的海冰分类结果。采用本发明的技术方案，以解决现有海冰分类方法未能优化选取SAR图像海冰特征以及分类方法落后的问题。

公开(公告)号：CN112926397A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202110117101.7

申请日：2021-01-28

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 王斌 ,  夏令辉 ,  宋冬梅 ,  李忠伟 ,  张杰 ,  崔建勇

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于两轮投票策略集成学习的SAR图像海冰类型分类方法，包括：对SAR海冰图像进行特征提取，得到优选纹理特征；采用原始极化特征和优选纹理特征融合形成的海冰特征图像，对基分类器进行选择训练和权重优化，得到类别得分矩阵和第一轮权重投票的分类结果；根据类别得分矩阵与预定义阈值参数将所有像素划分为模糊性标签像素集和确定性标签像素集，使用第一轮权重投票结果对确定性标签像素的分类结果进行确定；对模糊性标签像素进行第二轮权重投票纠正，完成初始集成分类结果中所有模糊性标签像素的更新，得到最终的海冰分类结果。采用本发明的技术方案，以解决现有海冰分类方法未能优化选取SAR图像海冰特征以及分类方法落后的问题。