基于RPCA的SAR图像纹理特征去噪

• 作者: 伦朝林
• 来源期刊: 数码世界
• 关键词: SAR 图像 灰度共生矩阵 Robust PCA Kmeans
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 73-74
• 页数: 2页
• 字数: 2510字
• 语种: 中文

摘要

合成孔径雷达(SAR)图像具有丰富的纹理信息,这些纹理信息能反映地物空间结构关系.当前纹理特征被广泛应用于SAR图像分类和SAR图像分割中.受成像因素影响,直接采用从SAR图像中提取的纹理特征效果不够好.为避免传统先滤波再提取纹理特征的方法对纹理、边缘信息造成损失,提出了一种先提取SAR图像纹理特征,再利用Robust PCA方法对纹理特征去噪的新方法,最后采用Kmeans聚类方法检验RPCA处理后的纹理特征表达效果.实验结果表明该方法能将聚类正确率从82%提高到84%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伦朝林	中国科学技术大学信息科学与技术学院	2	2	1.0	1.0