计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2010年
3期
7-11
,共5页
李长春%冒亚明%孙灏%慎利
李長春%冒亞明%孫灝%慎利
리장춘%모아명%손호%신리
多通道%SAR%图像分类%SVM%粒度合成
多通道%SAR%圖像分類%SVM%粒度閤成
다통도%SAR%도상분류%SVM%립도합성
SAR 具有全天时、全天候工作能力,且能够提供高分辨率图像数据.SAR图像分类是SAR图像处理的关键步骤.目前,SAR图像分类多是基于单通道图像数据.多通道SAR数据极大地丰富了地物目标信息量,利用多通道数据进行分类,是SAR图像分类的重要发展方向.本文提出基于多通道分类合成的SAR图像分类算法.该算法首先利用SVM对不同通道的数据分别进行分类,然后利用粒度合成理论对不同的分类结果进行合并,最后实现多通道SAR数据图像分类.本文重点论述了利用该方法进行SAR图像分类的基本流程和步骤.最后,结合实验结果,证明了该算法的可行性和有效性.
SAR 具有全天時、全天候工作能力,且能夠提供高分辨率圖像數據.SAR圖像分類是SAR圖像處理的關鍵步驟.目前,SAR圖像分類多是基于單通道圖像數據.多通道SAR數據極大地豐富瞭地物目標信息量,利用多通道數據進行分類,是SAR圖像分類的重要髮展方嚮.本文提齣基于多通道分類閤成的SAR圖像分類算法.該算法首先利用SVM對不同通道的數據分彆進行分類,然後利用粒度閤成理論對不同的分類結果進行閤併,最後實現多通道SAR數據圖像分類.本文重點論述瞭利用該方法進行SAR圖像分類的基本流程和步驟.最後,結閤實驗結果,證明瞭該算法的可行性和有效性.
SAR 구유전천시、전천후공작능력,차능구제공고분변솔도상수거.SAR도상분류시SAR도상처리적관건보취.목전,SAR도상분류다시기우단통도도상수거.다통도SAR수거겁대지봉부료지물목표신식량,이용다통도수거진행분류,시SAR도상분류적중요발전방향.본문제출기우다통도분류합성적SAR도상분류산법.해산법수선이용SVM대불동통도적수거분별진행분류,연후이용립도합성이론대불동적분류결과진행합병,최후실현다통도SAR수거도상분류.본문중점논술료이용해방법진행SAR도상분류적기본류정화보취.최후,결합실험결과,증명료해산법적가행성화유효성.
