基于词包模型的高分辨率SAR图像特征提取

• 作者: 李宁 赵凤军 鲁萌萌
• 来源期刊: 国外电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 词包模型 特征提取 韦伯局部描述子 高分辨率SAR图像 图像分类
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 62-69
• 页数: 8页
• 分类号: TP753
• 字数: 3706字
• 语种: 中文

摘要

特征提取在图像处理中是重要的一环，传统的特征提取算法已无法满足高分辨率图像的要求。研究运用高分辨率SAR图像的词包模型特征提取算法，旨在进一步优化对高分图像的解析。首先通过SIFT 算法提取图像关键点，再对关键点进行特征向量提取。在词包模型的特征向量提取中，将边缘算子和WLD描述子作为新的特征向量加入词包模型中，以此提高特征分析对于边缘检测能力以及减少光照差带来的影响。通过对什邡城区SAR图像实测数据的特征提取和分类实验，证明新的词包模型算法具有更好的稳定性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宁	中国科学院电子学研究所航天微波遥感系统部	304	5119	38.0	59.0
5	赵凤军	中国科学院电子学研究所航天微波遥感系统部	24	338	9.0	18.0
9	鲁萌萌	中国科学院电子学研究所航天微波遥感系统部	1	13	1.0	1.0