一种基于RBF神经网络的极化SAR图像分类方法
일충기우RBF신경망락적겁화SAR도상분류방법
Classification of Polarimetric SAR Image Based on the RBF Neural Network
  • 万方数据
    现代雷达 현대뢰체
    MODERN RADAR
    2013年 8期 24-27 ,共4页

    赵一博%邹焕新%秦先祥

    조일박%추환신%진선상

    极化SAR%分类%RBF神经网络%极化G0分布 極化SAR%分類%RBF神經網絡%極化G0分佈
    겁화SAR%분류%RBF신경망락%겁화G0분포
    polarimetric SAR%classification%radial basis function neural network%polarimetric G0 distribution
    极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究的基础前沿问题.文中提出了提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的极化SAR图像分类方法.在构建包含G0分布最大似然距离和一些常规特征的极化SAR图像分类特征集的基础上,利用样本数据对RBF神经网络进行训练,完成分类器的设计.实测极化SAR图像的分类实验结果表明,该方法具有较好的图像细节保持能力.
    겁화SAR도상분류시신체제뢰체응용연구적기출전연문제.문중제출료제출료일충기우경향기함수(Radial Basis Function,RBF)신경망락적겁화SAR도상분류방법.재구건포함G0분포최대사연거리화일사상규특정적겁화SAR도상분류특정집적기출상,이용양본수거대RBF신경망락진행훈련,완성분류기적설계.실측겁화SAR도상적분류실험결과표명,해방법구유교호적도상세절보지능력.
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