结合MRF与v-SVM的SAR海冰图像分类

沈杨; 郎文辉; 吴杰; 杨学志

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结合MRF与v-SVM的SAR海冰图像分类

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结合支持向量机SVM和马尔可夫随机场MRF在图像分类领域的优点,提出MRF-v-SVC分类系统.与以往针对像素的分类不同,本系统在区域水平实现分类.首先通过双阈值准则判别区域间边缘的强弱,然后针对模糊边缘区域将基于MRF的空间语境模型改进为边缘语境模型,修正SVM原始问题中的偏差因子,从而优化最优分类超平面.实验表明,本文算法可有效提高分类精度,增强对斑点噪声的抑制能力,更好地分类特征相似的区域.

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来源
《遥感学报》 |2015年第5期|844-855|共12页
作者
沈杨; 郎文辉; 吴杰; 杨学志;
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作者单位

合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;

合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;

合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;

合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;

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正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
合成孔径雷达s; v-支持向量机; 马尔可夫随机场; 海冰; 分类;

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