计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (5): 222-223.

• 计算机网络与信息安全 • 上一篇    下一篇

一种快速的SAR图像分类方法

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文得到中国博士后科学基金资助项目(2005038029)与国家自然科学基金(40571098)资助.

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: SAR图像分类是&讯图解译中非常重要的环节,但由于SAR图像中相干斑噪声的存在,使得传统方法不能很好地对SAR图像进行分类。再之,SAR图像分类具有计算量大、耗时长的特点,SAR所能获取的信息数据量也越来越大,如何快速、准确地对SAR图像进行分类以及时获取有用信息显得日益迫切。本文提出了一种快速的SAR图像分类方法,该方法将图像的空间域和频域特征相结合,并基于并行计算环境,对图像中的每一点都计算相应的小波能量特征、共生灰度矩阵特征和滤波后的灰度特征,并组成特征向量对SAR图像进行分类。实验结果证明该方法能

关键词: SAR图像 图像分类 并行计算 小波能量特征 灰度共生矩阵

Abstract: SAR image classification is a key step in SAR image interpretation, but for the existing of speckle in SAR image, SAR image can't be classified well with traditional methods. Furthermore, it usually takes long time to classify SAR image due to vast calcul

Key words: AR image, Wavelet filter, Wavelet energy feature, Gray-level co-occurrence, Image classification

No related articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!