本文關鍵詞：紋理輔助的SAR圖像SVM分類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對SAR圖像的問題設計了一種基于灰度共生矩陣的紋理特征提取輔助SAR數(shù)據(jù)進行SVM分類的方法。首先,采用Enhanced Frost濾波法進行噪聲抑制處理,通過基于灰度共生矩陣的典型紋理特征的分析和比較,獨立主成分分析法去除各紋理特征之間的相關性,選擇信息量最大的一個主成分與經(jīng)過HSV彩色合成后轉換為新的RGB圖像;然后對變換后的RGB圖像和新RGB圖像分別執(zhí)行SVM分類與最大似然分類,并進行精度比較。利用SAR數(shù)據(jù)進行了實驗,證明了本方法的有效性。
【作者單位】： 遼寧工程技術大學測繪與地理科學學院;
【關鍵詞】： SAR圖像 紋理特征 SVM 灰度共生矩陣 最大似然分類
【分類號】：TP751
【正文快照】： 1引言SAR圖像分類是遙感圖像處理中重要的組成部分,也是SAR圖像解譯的重要內(nèi)容,在植被生長狀況評估、土地規(guī)劃等各方面的應用很廣。極化SAR包含了豐富的目標信息,為信息的提取提供了很多便利,因此極化SAR在分類的過程中有著明顯的優(yōu)勢。紋理分析是圖像分析的一個重要手段,它具

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