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基于K‑SVD和稀疏表示的极化SAR图像分类方法

1922018/08/31
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K‑SVD和稀疏表示的极化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K‑SVD和稀疏表示的极化SAR图像分类方法，解决现有方法对分类类别数目限制以及极化特征信息利用不充分的问题。其实现步骤是：(1)将极化SAR的极化相干矩阵作为输入数据，计算协方差矩阵；(2)对每个像素点提取相干矩阵、协方差矩阵、Ps、Pd、Pv、H、α等，组成特征矩阵；(3)根据实际地物分布，选取训练样本，组成初始字典；(4)用K‑SVD算法训练初始字典，得到训练字典；(5)将特征矩阵用训练字典表示，用OMP算法求解稀疏系数；(6)用求解出的稀疏系数重构特征矩阵，确定像素点的类别，得到最终分类结果。本发明利用极化SAR图像的极化特征，不限制分类类别数目，可用于极化SAR图像分类。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2017/11/17
  • 委托机构 西安电子科技大学
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