%0 Journal Article
%T 基于D-S证据理论的多特征融合SAR图像目标识别方法
%A 童涛
%A 杨桄
%A 李昕
%A 叶怡
%A 王寿彪
%J 国土资源遥感
%P 37-41
%D 2013
%R 10.6046/gtzyyg.2013.02.07
%X 针对应用单特征SAR图像进行目标识别准确率低的问题,提出了一种将支持向量机(supportvectormachine,SVM)和D-S证据理论(Dempster-Shafer,D-S)相结合的多特征融合SAR图像目标识别方法。该方法在对SAR图像预处理的基础上,提取目标的纹理、Hu不变矩和峰值特征,并分别以这3类单特征的SVM分类结果作为独立证据,构造基本概率指派,通过D-S证据的组合规则进行融合,并根据分类判决门限给出最终的目标识别结果。将该方法用于SAR图像上的3类目标识别,识别率达95.5%,表明该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法。
%K SAR图像
%K D-S证据理论
%K 支持向量机(SVM)
%K 纹理特征
%U http://www.gtzyyg.com/CN/abstract/abstract1615.shtml