%0 Journal Article
%T 应用分水岭变换与支持向量机的极化sar图像分类
%A 巫兆聪
%A 欧阳群东
%A 胡忠文
%J 武汉大学学报(信息科学版)
%D 2012
%X ？结合分水岭变换与支持向量机的特性,提出一种新的极化sar图像分类算法。其基本思想是先通过分水岭变换及区域合并处理,将极化sar图像分割成一系列同质区;再以同质区为基本单元,进行特征提取及样本选择后采用支持向量机分类。实验结果表明,该算法可有效降低相干斑对分类的影响,与传统基于像素的svm算法相比,其分类精度有显著的提高,且结果也更易于理解。
%K 极化sar图像分类
%K 分水岭变换
%K 区域合并处理
%K 支持向量机
%U http://ch.whu.edu.cn/CN/abstract/abstract81.shtml