基于词包模型的高分辨率SAR图像特征提取

发布时间：2019-05-24 13:16

【摘要】：特征提取在图像处理中是重要的一环,传统的特征提取算法已无法满足高分辨率图像的要求。研究运用高分辨率SAR图像的词包模型特征提取算法,旨在进一步优化对高分图像的解析。首先通过SIFT算法提取图像关键点,再对关键点进行特征向量提取。在词包模型的特征向量提取中,将边缘算子和WLD描述子作为新的特征向量加入词包模型中,以此提高特征分析对于边缘检测能力以及减少光照差带来的影响。通过对什邡城区SAR图像实测数据的特征提取和分类实验,证明新的词包模型算法具有更好的稳定性和有效性。
[Abstract]:Feature extraction is an important part of image processing, and the traditional feature extraction algorithm can not meet the requirements of high-resolution images. The feature extraction algorithm of word packet model based on high resolution SAR image is studied in order to further optimize the analysis of high score image. Firstly, the key points of the image are extracted by SIFT algorithm, and then the feature vector of the key points is extracted. In the feature vector extraction of word packet model, edge operator and WLD descriptor are added as new feature vectors to the word packet model, so as to improve the influence of feature analysis on edge detection ability and reduce light difference. Through the feature extraction and classification experiments of the measured data of SAR images in Shifang City, it is proved that the new word packet model algorithm has better stability and effectiveness.
【作者单位】： 中国科学院电子学研究所航天微波遥感系统部;中国科学院大学;
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2484892