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摘要:
针对多视极化SAR图像的Wishart分类器存在着先验假设分布问题,提出混合Wishart模型并进行极化SAR图像的分类.结合bootstrap方法给出了混元个数准则,采用EM算法导出了混合模型的参数估计.根据旧金山湾区域的多视极化SAR图像实例进行了分析,并由此进行分类.实验结果显示在大的匀质区域方面上采用混合Wishart模型的分类结果明显优于直接采用 Wishart方法的分类结果.
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文献信息
篇名 有限混合Wishart模型分类多视极化SAR图像
来源期刊 宇航学报 学科 工学
关键词 极化SAR 混合Wishart模型 bootstrap方法 EM算法 分类
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 电子信息
研究方向 页码范围 1615-1619,1632
页数 6页 分类号 TP391
字数 3765字 语种 中文
DOI 10.3873/j.issn.1000-1328.2009.04.051
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田铮 西北工业大学理学院 164 1005 15.0 22.0
2 林伟 西北工业大学理学院 61 306 9.0 13.0
3 王瑞霞 西北工业大学理学院 9 45 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
极化SAR
混合Wishart模型
bootstrap方法
EM算法
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
宇航学报
月刊
1000-1328
11-2053/V
16开
北京838信箱
2-167
1980
chi
出版文献量(篇)
5133
总下载数(次)
7
总被引数(次)
58725
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
航空科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:面上项目
学科类型:
论文1v1指导