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摘要:
针对极化SAR图像训练样本数目较少问题以及极化SAR图像同质区域较多的特性,提出了一种新的两层分类框架,结合了稀疏自编码器和边缘保持的Wishart马尔科夫随机场对极化SAR图像进行分类.该框架包括个步骤,第一个步骤使用稀疏自编码器来获得一个初始分类;第二个步骤使用边缘保持的Wishart马尔科夫随机场对第一层的分类结果进行修正.在应用Wishart马尔科夫随机场的过程中,由稀疏自编码器分类得到的边缘得以保持,并且提出了新的分类错误纠正策略确保分类的准确性.因此,通过稀疏自编码器得到的精确分类边缘可用于不同的区域并且在应用Wishart马尔科夫的过程中得以保持.和其他分类方法相比,该方法得到较高的分类精度,证明了新方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于稀疏自编码器和边缘保持的Wishart马尔科夫随机场的极化SAR图像分类
来源期刊 红外与毫米波学报 学科 工学
关键词 稀疏自编码器 极化SAR图像 Wishart距离 马尔科夫随机场
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 177-183
页数 7页 分类号 TP751.1
字数 4245字 语种 中文
DOI 10.11972/j.issn.1001-9014.2018.02.009
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏自编码器
极化SAR图像
Wishart距离
马尔科夫随机场
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
红外与毫米波学报
双月刊
1001-9014
31-1577/TN
大16开
上海市玉田路500号
4-335
1982
chi
出版文献量(篇)
2620
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3
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28003
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