计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2008年
1期
85-89
,共5页
王纪珩%殷维刚%沈云秋%赵韶平
王紀珩%慇維剛%瀋雲鞦%趙韶平
왕기형%은유강%침운추%조소평
SAR图像%支持向量机%图像处理%目标分类
SAR圖像%支持嚮量機%圖像處理%目標分類
SAR도상%지지향량궤%도상처리%목표분류
针对SAR图像具有斑点噪声强和目标特征差异小的特点,通过研究地物特征,提出一种基于C均值和支持向量机(Support Vector Machine)的SAR图像目标分类算法.该算法的前端在特征空间运用C均值聚类算法,有效抑制斑点噪声;后端在图像空间运用支持向量机分类器,提高分类精度.实验结果表明该分类算法能够减少SVM的特征维数,具有较好的分类性能.
針對SAR圖像具有斑點譟聲彊和目標特徵差異小的特點,通過研究地物特徵,提齣一種基于C均值和支持嚮量機(Support Vector Machine)的SAR圖像目標分類算法.該算法的前耑在特徵空間運用C均值聚類算法,有效抑製斑點譟聲;後耑在圖像空間運用支持嚮量機分類器,提高分類精度.實驗結果錶明該分類算法能夠減少SVM的特徵維數,具有較好的分類性能.
침대SAR도상구유반점조성강화목표특정차이소적특점,통과연구지물특정,제출일충기우C균치화지지향량궤(Support Vector Machine)적SAR도상목표분류산법.해산법적전단재특정공간운용C균치취류산법,유효억제반점조성;후단재도상공간운용지지향량궤분류기,제고분류정도.실험결과표명해분류산법능구감소SVM적특정유수,구유교호적분류성능.
