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武汉大学学报(信息科学版) 2012
应用分水岭变换与支持向量机的极化sar图像分类Keywords: 极化sar图像分类,分水岭变换,区域合并处理,支持向量机 Abstract: ?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。
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