电波科学学报
電波科學學報
전파과학학보
CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE
2008年
4期
736-739
,共4页
合成孔径雷达%极化%图像分类%变分模型
閤成孔徑雷達%極化%圖像分類%變分模型
합성공경뢰체%겁화%도상분류%변분모형
提出了一种用于图像分类的变分模型,该模型结合正则化过程,可以较好地保持图像边缘信息,同时可以用于图像恢复.利用模拟和真实SAR图像的分类仿真试验表明,基于变分法的极化SAR图像分类方法不仅能够实现SAR图像的正确分类,克服SAR图像中相干斑噪声的影响,并且算法快速,易于实现.
提齣瞭一種用于圖像分類的變分模型,該模型結閤正則化過程,可以較好地保持圖像邊緣信息,同時可以用于圖像恢複.利用模擬和真實SAR圖像的分類倣真試驗錶明,基于變分法的極化SAR圖像分類方法不僅能夠實現SAR圖像的正確分類,剋服SAR圖像中相榦斑譟聲的影響,併且算法快速,易于實現.
제출료일충용우도상분류적변분모형,해모형결합정칙화과정,가이교호지보지도상변연신식,동시가이용우도상회복.이용모의화진실SAR도상적분류방진시험표명,기우변분법적겁화SAR도상분류방법불부능구실현SAR도상적정학분류,극복SAR도상중상간반조성적영향,병차산법쾌속,역우실현.
