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基于超像素和度量学习的极化SAR地物分类方法

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本发明公开一种基于超像素和度量学习的极化SAR地物分类方法，实现步骤为：(1)输入图像；(2)滤波；(3)分割伪彩色图；(4)提取特征；(5)确定待供选取样本集；(6)采用度量学习分类器，进行迭代分类，得到分类结果；(7)对分类结果进行上色；(8)输出上色后的分类结果图。本发明采用基于超像素和度量学习的极化SAR地物分类方法对图像进行分类，避免了各种复杂的特征分解过程，特征提取的操作比较简单方便，保持了很好的空间连续性，降低了相干斑噪声的影响，提高了分类精度。

著录项

公开/公告号CN106096651B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-04-23

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CN201610407325.0
发明设计人焦李成;屈嵘;王明洁;马文萍;马晶晶;侯彪;杨淑媛;刘红英;冯婕;
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申请日2016-06-12
分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/34(20060101);
代理机构61205 陕西电子工业专利中心;
代理人田文英;王品华
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
入库时间 2022-08-23 10:31:06

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-04-23

授权

授权
2016-12-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20160612

实质审查的生效
2016-12-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20160612

实质审查的生效
2016-11-09

公开

公开
2016-11-09

公开

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1. 基于超像素和度量学习的极化SAR地物分类方法 [P] . 中国专利： CN106096651B . 2019.04.23
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