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申请/专利权人：广东海洋大学
摘要：本发明涉及海洋环境监测应用技术领域，具体公开了一种基于GLCM与K‑means聚类算法的船载雷达图像溢油识别方法，基于GLCM与K‑means聚类算法的结合，同时结合切片算法，且局部窗口尺寸为64×64，可以快速提取有效的溢油区域，整体提高了运行速度，随后又通过Sauvola局部自适应阈值算法在有效的溢油区域中进行油膜分割并提取油膜，再将提取的油膜显示在船载雷达原始图像上，即完成油膜提取。通过基于GLCM与K‑means聚类算法的结合，再结合切片算法及Sauvola算法，可以整体提升运行效率，快速提取图像中的油膜。
主权项：1.一种基于GLCM与K-means聚类算法的船载雷达图像溢油识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对船载雷达原始图像进行降噪处理，以获得降噪图像；S2、采用切片算法对S1中的降噪图像进行图像切片处理，局部窗口尺寸为64×64；S3、基于灰度共生矩阵提取S2中各切片的熵纹理特征值；S4、根据S3中提取的熵纹理特征值对各切片中的图像进行K-means聚类算法提取有效的溢油区域；S5、运用Sauvola算法对S4中提取的有效的溢油区域进行油膜分割，以提取油膜，并将提取的油膜显示在船载雷达原始图像上，完成油膜提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东海洋大学 一种基于GLCM与K-means聚类算法的船载雷达图像溢油识别方法
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