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基于Wishart和SVM的极化SAR图像分类方法

1402019/05/10
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 通信
  • 项目名称 基于Wishart和SVM的极化SAR图像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于Wishart和SVM的极化SAR图像分类方法，主要解决现有极化SAR分类方法在训练样本较少时分类精度低、分类效率不高的技术问题。实现步骤是：输入图像；滤波；Cloude分解；计算特征集F的相似矩阵；计算相干矩阵特征集T的相似矩阵；计算最终的相似矩阵；利用SVM分类；计算精度。使用本发明进行分类，克服了现有技术中由噪声造成的错分点较多的问题，既能避免极化通道间串扰，又能保持极化信息和统计相关性，使得极化合成孔径雷达SAR图像的轮廓、边缘更加清晰，提高了分类后图像质量，使本发明对极化SAR的分类准确率更好，对噪声有更强的适应性，能够用于极化SAR图像的目标识别与跟踪。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2020/05/10
  • 委托机构 西安电子科技大学
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