X为了获得更好的用户体验,请使用火狐、谷歌、360浏览器极速模式或IE8及以上版本的浏览器
平台简介 | 帮助中心
欢迎来到科易厦门城市创新综合服务平台,请 登录 | 注册
尊敬的 , 欢迎光临!  [会员中心]  [退出登录]
当前位置: 首页 >  科技成果  > 详细页

[00912564]基于决策级融合思想的SAR图像子类别分类方法

交易价格: 面议

所属行业: 软件

类型: 发明专利

技术成熟度: 通过中试

专利所属地:中国

专利号:20181049279.5

交易方式: 技术转让

联系人: 浙江理工大学

进入空间

所在地:浙江杭州市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
|
收藏
|

技术详细介绍

本发明公开了基于决策级融合思想的SAR图像子分类方法。该方法首先对训练样本通过高斯窗函数进行滤波,之后对滤波后的SAR图像,通过算法提取出所需要的方向梯度直方图值与灰度共生矩阵的值,并将这些特征值合并为一列向量,再将不同子类别的SAR图像的特征值按照顺序构成一个过完备字典;然后,使用字典表示测试样本,将测试图像所提取的每一个特征通过逐步正交匹配追踪算法在每一个子分类的字典上求得重构残差,将所有特征的重构残差利用决策级融合,获取最小残差,最后选取融合后的最小残差值对应的子类别作为判别结果。本发明充分利用了基于决策级融合思想的稀疏表示框架的良好分辨能力,有效地提高了SAR图像目标的子分类的正确率。
本发明公开了基于决策级融合思想的SAR图像子分类方法。该方法首先对训练样本通过高斯窗函数进行滤波,之后对滤波后的SAR图像,通过算法提取出所需要的方向梯度直方图值与灰度共生矩阵的值,并将这些特征值合并为一列向量,再将不同子类别的SAR图像的特征值按照顺序构成一个过完备字典;然后,使用字典表示测试样本,将测试图像所提取的每一个特征通过逐步正交匹配追踪算法在每一个子分类的字典上求得重构残差,将所有特征的重构残差利用决策级融合,获取最小残差,最后选取融合后的最小残差值对应的子类别作为判别结果。本发明充分利用了基于决策级融合思想的稀疏表示框架的良好分辨能力,有效地提高了SAR图像目标的子分类的正确率。

推荐服务:

智能制造服务热线:0592-5380947

运营商:厦门科易帮信息技术有限公司     

增值电信业务许可证:闽B2-20100023      闽ICP备07063032号-5