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基于2D?KPCA的极化SAR图像分类方法

1912019/11/22
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 其他电子信息
  • 项目名称 基于2D?KPCA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2D‑KPCA的极化SAR图像分类方法，主要解决现有无监督极化SAR分类方法分类精度不高的问题。其实现步骤为：对每个像素点进行Freeman分解，提取像素点的三种散射功率；根据获得的散射功率对图像进行划分，得到3种类别；对获得的每一类，将其用2D‑KPCA进行自适应降维分类；最后，对预分类得到的图像用Wishart分类器进行迭代分类，得到最终分类结果。本发明与经典分类方法相比，对极化SAR图像的划分更加严谨，分类效果更佳，计算复杂度相对较小，可用于对极化SAR图像的进行地物分类和目标识别。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2020/11/22
  • 委托机构 西安电子科技大学
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