2024年10月12日
星期六
|
欢迎来到维普•公共文化服务平台
登录
|
进入后台
[
APP下载]
[
APP下载]
扫一扫,既下载
全民阅读
职业技能
专家智库
参考咨询
您的位置:
专家智库
>
>
博士科研启动基金(201121302020006)
作品数:
1
被引量:4
H指数:1
相关作者:
刘利敏
朱腾
余洁
燕琴
刘振宇
更多>>
相关机构:
中国测绘科学研究院
武汉大学
更多>>
发文基金:
博士科研启动基金
国家高技术研究发展计划
更多>>
相关领域:
天文地球
更多>>
相关作品
相关人物
相关机构
相关资助
相关领域
题名
作者
机构
关键词
文摘
任意字段
作者
题名
机构
关键词
文摘
任意字段
在结果中检索
文献类型
1篇
中文期刊文章
领域
1篇
天文地球
主题
1篇
影像分类
1篇
纹理
1篇
纹理特征
1篇
小波
1篇
小波变换
1篇
极化
1篇
极化SAR
1篇
极化信息
1篇
M算法
1篇
波变换
机构
1篇
武汉大学
1篇
中国测绘科学...
作者
1篇
刘振宇
1篇
燕琴
1篇
余洁
1篇
朱腾
1篇
刘利敏
传媒
1篇
测绘通报
年份
1篇
2012
共
1
条 记 录,以下是 1-1
全选
清除
导出
排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效排序
引入纹理特征的SSVM算法在极化SAR影像分类中的应用
被引量:4
2012年
在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPL AIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。
刘利敏
余洁
燕琴
刘振宇
朱腾
关键词:
小波变换
极化信息
纹理特征
全选
清除
导出
共1页
<
1
>
聚类工具
0
执行
隐藏
清空
用户登录
用户反馈
标题:
*标题长度不超过50
邮箱:
*
反馈意见:
反馈意见字数长度不超过255
验证码:
看不清楚?点击换一张