【摘要】：特征提取在圖像處理中是重要的一環(huán),傳統(tǒng)的特征提取算法已無法滿足高分辨率圖像的要求。研究運用高分辨率SAR圖像的詞包模型特征提取算法,旨在進一步優(yōu)化對高分圖像的解析。首先通過SIFT算法提取圖像關鍵點,再對關鍵點進行特征向量提取。在詞包模型的特征向量提取中,將邊緣算子和WLD描述子作為新的特征向量加入詞包模型中,以此提高特征分析對于邊緣檢測能力以及減少光照差帶來的影響。通過對什邡城區(qū)SAR圖像實測數據的特征提取和分類實驗,證明新的詞包模型算法具有更好的穩(wěn)定性和有效性。
[Abstract]:Feature extraction is an important part of image processing, and the traditional feature extraction algorithm can not meet the requirements of high-resolution images. The feature extraction algorithm of word packet model based on high resolution SAR image is studied in order to further optimize the analysis of high score image. Firstly, the key points of the image are extracted by SIFT algorithm, and then the feature vector of the key points is extracted. In the feature vector extraction of word packet model, edge operator and WLD descriptor are added as new feature vectors to the word packet model, so as to improve the influence of feature analysis on edge detection ability and reduce light difference. Through the feature extraction and classification experiments of the measured data of SAR images in Shifang City, it is proved that the new word packet model algorithm has better stability and effectiveness.
【作者單位】： 中國科學院電子學研究所航天微波遙感系統(tǒng)部;中國科學院大學;
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2484892