基于k均值和深度svm的極化sar圖像分類方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于K均值和深度SVM的極化SAR圖像分類方法，主要解決現(xiàn)有極化合成孔徑雷達(dá)SAR分類方法存在的分類精度低、分類效率不高的問題。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的步驟是：(1)輸入圖像；(2)濾波；(3)特征提??；(4)建立錯(cuò)分集；(5)建立最近鄰樣本集；(6)建立最終訓(xùn)練集；(7)建立深度支持向量機(jī)分類器；(8)分類；(9)計(jì)算精度。本發(fā)明能實(shí)現(xiàn)對(duì)極化合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的準(zhǔn)確分類，而且能有效地縮短對(duì)極化合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的分類時(shí)間，實(shí)現(xiàn)對(duì)極化合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。
【專利說明】基于K均值和深度SVM的極化SAR圖像分類方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，更進(jìn)一步涉及機(jī)器學(xué)習(xí)及圖像分類【技術(shù)領(lǐng)域】中的 一種基于K均值和深度支持向量機(jī)（Support Vector Machine SVM)的極化合成孔徑雷達(dá) (Synthetic Aperture Radar SAR)圖像分類方法。本發(fā)明可應(yīng)用于極化SAR圖像的地物分 類，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別與跟蹤。
【背景技術(shù)】
[0002] 極化SAR雷達(dá)能夠得到更豐富的地物信息，在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、海洋、軍事等領(lǐng)域有廣 泛的研究。關(guān)于極化SAR圖像分類的方法很多，根據(jù)是否有先驗(yàn)知識(shí)可以分為有監(jiān)督和無 監(jiān)督的；根據(jù)所用的分類器不同，又可以分為統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量、決策樹等；根據(jù)是 否利用空間信息，可以分為基于像素和基于區(qū)域的。
[0003] 西安電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利"基于SDIT和SVM的極化SAR圖像分類方法"（專 利申請(qǐng)?zhí)枺?01410089692. 1，
【發(fā)明者】焦李成, 劉芳, 黨曉婉, 馬文萍, 馬晶晶, 侯彪, 楊淑媛, 王爽 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)