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基于近邻传播聚类与区域增长的极化SAR图像分类方法

1472018/09/19
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 基于近邻传播聚类与区域增长的极化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近邻传播聚类与区域增长的极化SAR图像分类方法，主要解决传统极化SAR图像分类方法分类区域一致性较差的问题。其实现步骤为：(1)对经过精致Lee滤波后的极化SAR图像进行Pauli分解，得到散射分量；(2)根据散射分量计算图像的边缘强度，利用分水岭算法对整幅图像进行过分割；(3)使用基于区域的K‑均值聚类得到初始分类结果；(4)用近邻传播聚类对初始分类结果进行聚类得到中间分类结果；(5)运用区域增长方法，优化中间分类结果；(6)用Wishart分类方法对边界点进行分类得到最终分类结果。本发明具有区域一致性较好，分类较准确，边缘清晰的优点，可用于极化SAR图像地物分类。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2019/09/19
  • 委托机构 西安电子科技大学
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