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基于商空间粒度计算的犛犃犚图像分类（学术论文）
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文件大小: 891kb
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上传时间: 2010-01-29
详细说明： ＳＡＲ 图像的分类是实现ＳＡＲ 图像自动理解与解译的关键步骤，而纹理是各种地表的固有属性，为ＳＡＲ 图像的分类提供了大量有用的信息，尤其对于单波段、单极化的ＳＡＲ 图像，纹理信息就显得格外重要．然而，不同 纹理特征对ＳＡＲ 图像中不同地表结构内在属性的刻画能力并不一致．如何将不同纹理特征结合起来，以获得应用 范围更广且分类效果更好的ＳＡＲ 图像分类方法，是当前ＳＡＲ 图像处理研究中的一个热点问题．文章将商空间粒 度计算引入ＳＡＲ 图像的分类中，结合ＳＡＲ 图像特性，提出了一种基于粒度合成理论的ＳＡＲ 图像分类方法．该方法 首先利用具有良好推广能力的支撑矢量机基于不同纹理特征获得ＳＡＲ 图像的不同分类结果，并认为这些分类结 果构成不同的商空间，再根据粒度合成理论将这些商空间组织起来得到ＳＡＲ 图像的最终分类结果．实验结果验证 了这种方法的有效性和正确性以及商空间的粒度计算在ＳＡＲ 图像分析中的应用潜力．
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