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基于NSCT和判别字典学习的极化SAR分类方法

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本发明公开了一种基于NSCT和判别字典学习的极化SAR分类方法，主要解决现有极化SAR图像分类方法的分类准确率低和分类速度慢的问题。其实现步骤是:1.获取待分类极化SAR图像的相干矩阵，对其进行Lee滤波，得到去噪后的相干矩阵；2.对去噪后的相干矩阵进行Cloude分解，将分解值中的3个非负特征值和散射角作为分类特征；3.对分类特征进行3层非下采样Contourlet变换，将变换后的低频系数作为变换域分类特征；4.使用变换域分类特征，结合判别字典学习模型训练字典和分类器；5.使用训练得到的字典和分类器对测试样本进行分类，得到分类结果。本发明提高了分类准确率和分类速度，适用于图像处理。

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公开/公告号CN104680182B

专利类型发明专利
公开/公告日2018-03-13

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN201510103312.X
发明设计人焦李成;谢雯;屈嵘;王爽;侯彪;杨淑媛;马文萍;刘红英;熊涛;
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申请日2015-03-09
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人王品华;王喜媛
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
入库时间 2022-08-23 10:08:01

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-03-13

授权

授权
2015-07-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20150309

实质审查的生效
2015-06-03

公开

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