利用灰度和纹理特征的SAR图像分类研究

• 作者: 宋建社 薛文通 袁礼海 郑永安
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 目标分类 图像处理 灰度 纹理
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: V271.4|TN957.52
• 字数: 3510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2007.04.014

摘要

多类别多特征量情况下的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分类是一个难以解决的问题.从灰度和纹理模型出发,提出了综合利用灰度和纹理特征的目标分类方法.均值和方差是灰度模型中重要的特征统计量,而能量、熵、对比度、局部相似性和相关性是纹理模型中重要的特征统计量.灰度和纹理特征能确切地描述SAR图像中的目标.通过构造特征向量,定义向量之间的距离,并按照最小距离方法进行目标分类.以一定大小的窗口读入样本,提高了算法的运行速度和抗噪能力.理论上,窗口越大,特征向量值越接近真实值.窗口越小,边缘的分类精度越高.实验表明该方法较好地处理了多类别多特征量情况下的SAR图像分类问题,分类结果是有效的,这为SAR图像目标分类提供了一条简单可行的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁礼海		17	341	11.0	17.0
2	宋建社		81	969	19.0	25.0
3	薛文通		11	210	8.0	11.0
4	郑永安		11	191	8.0	11.0