基于SVM的SAR图像分割方法

靳红梅; 刘蓉; 张俊梅; 梁荣

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基于SVM的SAR图像分割方法

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先去噪再分割的SAR图像分割方法会损失有用的纹理信息,因此本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法.首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,计算图像的灰度均值作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类,最后将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,用训练后的分类器对图像进行分割.实验结果表明:本文所给出的方法在分割的准确性和抗噪性方面都优于几种有代表性的分割方法.

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来源
《北京服装学院学报》 |2009年第3期|44-48|共5页
作者
靳红梅; 刘蓉; 张俊梅; 梁荣;
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作者单位

西安科技大学计算机系;

北京服装学院基础教学部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据、图像处理及录取;
关键词
SAR图像分割; 小波变换; SVM;

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