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一种基于密度峰值搜索的极化SAR图像无监督分类

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对极化SAR图像的地物分类是一个重要的研究方向.基于密度峰值的聚类搜索,本文提出了一种针对全极化SAR图像的像素级的无监督分类方法.首先为了降低特征数量,通过遍历图像抽取极化特征模板建立模板库和对应模板的统计量.然后通过基于密度峰值的聚类中心搜索来确定聚类.最后根据图像与特征模板的最小chernoff距离确定分类.文章的最后通过实测数据分析验证了方法的有效性.

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来源
《第十三届全国雷达学术年会》|2014年|1222-1225|共4页
会议地点西安
作者
何伟; 张双喜; 邢孟道;
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作者单位

中国电子学会无线定位技术分会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类雷达：按体制分;数据、图像处理及录取;
关键词
极化合成孔径雷达; 图像处理; 无监督分类法; 密度峰值; 聚类搜索;

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