CAJ | 학술논문

多类别多特征量情况下的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分类是一个难以解决的问题.从灰度和纹理模型出发,提出了综合利用灰度和纹理特征的目标分类方法.均值和方差是灰度模型中重要的特征统计量,而能量、熵、对比度、局部相似性和相关性是纹理模型中重要的特征统计量.灰度和纹理特征能确切地描述SAR图像中的目标.通过构造特征向量,定义向量之间的距离,并按照最小距离方法进行目标分类.以一定大小的窗口读入样本,提高了算法的运行速度和抗噪能力.理论上,窗口越大,特征向量值越接近真实值.窗口越小,边缘的分类精度越高.实验表明该方法较好地处理了多类别多特征量情况下的SAR图像分类问题,分类结果是有效的,这为SAR图像目标分类提供了一条简单可行的途径.
다유별다특정량정황하적합성공경뢰체(SAR)도상적목표분류시일개난이해결적문제.종회도화문리모형출발,제출료종합이용회도화문리특정적목표분류방법.균치화방차시회도모형중중요적특정통계량,이능량、적、대비도、국부상사성화상관성시문리모형중중요적특정통계량.회도화문리특정능학절지묘술SAR도상중적목표.통과구조특정향량,정의향량지간적거리,병안조최소거리방법진행목표분류.이일정대소적창구독입양본,제고료산법적운행속도화항조능력.이론상,창구월대,특정향량치월접근진실치.창구월소,변연적분류정도월고.실험표명해방법교호지처리료다유별다특정량정황하적SAR도상분류문제,분류결과시유효적,저위SAR도상목표분류제공료일조간단가행적도경.