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基于RBM和SVM的极化SAR图像分类

3262018/08/10
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 数据分析处理
  • 项目名称 基于RBM和SVM的极化SAR图像分类
  • 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RBM和SVM的极化SAR图像分类方法，主要解决现有极化SAR图像分类方法分类精度不高的问题。其实现步骤为：(1)输入待分类的极化SAR图像，并进行精致极化Lee滤波；(2)基于极化相干矩阵、极化协方差矩阵和Cloude分解提取每个像素点的原始特征并归一化；(3)初始化并训练RBM，得到相关参数；(4)根据RBM重新学习到的特征利用SVM进行分类，得到分类结果。本发明与现有的一些方法相比，不仅充分考虑到图像的空间相关性，而且能够提取出更有利于极化SAR图像分类的特征，明显地提高了极化SAR图像分类精度，可用于对极化SAR图像的地物分类和目标识别。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/16
  • 委托机构 西安电子科技大学
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