纹理辅助的SAR图像SVM分类

发布时间：2017-06-21 12:03

  本文关键词：纹理辅助的SAR图像SVM分类，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对SAR图像的问题设计了一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取辅助SAR数据进行SVM分类的方法。首先,采用Enhanced Frost滤波法进行噪声抑制处理,通过基于灰度共生矩阵的典型纹理特征的分析和比较,独立主成分分析法去除各纹理特征之间的相关性,选择信息量最大的一个主成分与经过HSV彩色合成后转换为新的RGB图像;然后对变换后的RGB图像和新RGB图像分别执行SVM分类与最大似然分类,并进行精度比较。利用SAR数据进行了实验,证明了本方法的有效性。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【关键词】： SAR图像 纹理特征 SVM 灰度共生矩阵 最大似然分类
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言SAR图像分类是遥感图像处理中重要的组成部分,也是SAR图像解译的重要内容,在植被生长状况评估、土地规划等各方面的应用很广。极化SAR包含了丰富的目标信息,为信息的提取提供了很多便利,因此极化SAR在分类的过程中有着明显的优势。纹理分析是图像分析的一个重要手段,它具

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