结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类

发布时间：2017-07-19 07:31

  本文关键词：结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类

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【摘要】：结合支持向量机SVM和马尔可夫随机场MRF在图像分类领域的优点,提出MRF-ν-SVC分类系统。与以往针对像素的分类不同,本系统在区域水平实现分类。首先通过双阈值准则判别区域间边缘的强弱,然后针对模糊边缘区域将基于MRF的空间语境模型改进为边缘语境模型,修正SVM原始问题中的偏差因子,从而优化最优分类超平面。实验表明,本文算法可有效提高分类精度,增强对斑点噪声的抑制能力,更好地分类特征相似的区域。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【关键词】： 合成孔径雷达s ν-支持向量机 马尔可夫随机场 海冰 分类
【基金】：国家自然科学基金(编号:61271381,61371154,61102154) 航空科学基金(编号:201301P4007) 中央高校基本科研业务费专项资金(编号:2012HGCX0001)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 引用格式:沈杨,郎文辉,吴杰,杨学志.2015.结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类.遥感学报,19(5):844-855Shen Y,Lang W H,Wu J and Yang X Z.2015.Combining MRF andν-SVM for SAR sea ice image classification.1引言海冰是全球气候系统的重要因子,其生消及数量直接影响海况的

【参考文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：561798