纹理辅助的SAR图像SVM分类

• 作者: 武文波 白云海
• 来源期刊: 城市勘测
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 纹理特征 SVM 灰度共生矩阵 最大似然分类
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 3S研究与应用
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 2805字
• 语种: 中文

摘要

针对SAR图像的问题设计了一种基于灰度共生矩阵的纹理特征提取辅助SAR数据进行SVM分类的方法.首先,采用Enhanced Frost滤波法进行噪声抑制处理,通过基于灰度共生矩阵的典型纹理特征的分析和比较,独立主成分分析法去除各纹理特征之间的相关性,选择信息量最大的一个主成分与经过HSV彩色合成后转换为新的RGB图像;然后对变换后的RGB图像和新RGB图像分别执行SVM分类与最大似然分类,并进行精度比较.利用SAR数据进行了实验,证明了本方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武文波	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	85	1151	20.0	29.0
2	白云海	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	2	3	1.0	1.0