一种基于RBF神经网络的极化SAR图像分类方法

• 作者: 秦先祥 赵一博 邹焕新
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 极化SAR 分类 RBF神经网络 极化G0分布
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TN957
• 字数: 3176字
• 语种: 中文

摘要

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究的基础前沿问题.文中提出了提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的极化SAR图像分类方法.在构建包含G0分布最大似然距离和一些常规特征的极化SAR图像分类特征集的基础上,利用样本数据对RBF神经网络进行训练,完成分类器的设计.实测极化SAR图像的分类实验结果表明,该方法具有较好的图像细节保持能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹焕新	国防科技大学电子科学与工程学院	36	299	12.0	15.0
2	赵一博	国防科技大学电子科学与工程学院	2	27	2.0	2.0
3	秦先祥	国防科技大学电子科学与工程学院	2	27	2.0	2.0