基于模糊加权SVM的SAR图像水体自动检测

• 作者: 叶勤 张绍明 李伟 程明跃 陈映鹰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 水体检测 纹理分析 树型小波 模糊加权支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 219-221
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.72
• 字数: 2565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.02.077

摘要

提出一种SAR图像水体自动检测方法.该方法采用树型小波对SAR图像进行分解,提取样本图像与待检测图像的中频信息,并进行纹理分析,利用模糊加权支持向量机对样本图像的纹理进行训练,从而获得判别水体的决策函数,通过该决策函数能够检测出图像的水体区域.该方法结合了图像的灰度与纹理信息,减少了SAR图像中的噪声影响,能够适用于大幅面范围的SAR图像水体自动检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶勤	同济大学测量与国土信息工程系	38	300	11.0	15.0
5	张绍明	同济大学测量与国土信息工程系	29	180	9.0	11.0
6	李伟	同济大学测量与国土信息工程系	115	958	17.0	23.0
7	陈映鹰	同济大学遥感与空间信息技术研究中心	36	317	12.0	15.0
8	程明跃	同济大学测量与国土信息工程系	2	22	2.0	2.0