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公开(公告)号：CN106446935A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610802709.2
申请日：2016-09-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6267
Abstract: 基于核稀疏表示和空间约束的极化SAR图像分类方法，属于极化SAR图像分类技术领域。本发明用于解决基于像素的极化SAR遥感图像分类方法具有高维性和计算量过大，造成极化SAR图像分类效率低的问题。分类步骤为：对原始极化SAR图像数据预处理，获得待分类极化SAR图像数据；确定图像类别和训练样本；基于多成分散射模型、特征值分解和灰度共生矩阵进行极化SAR图像特征提取；构建过完备字典；获得每个图像类别训练样本的最优稀疏系数；利用最优稀疏系数进行信号重建，根据每个图像类别训练样本的重建信号和待分类极化SAR图像的误差决定所属图像类别，实现对待分类极化SAR图像的分类。本发明用于极化SAR图像的分类。
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