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2020/05/25
咨詢成果
發(fā)布成果基本信息
- 成果類型 高等院校
- 委托機(jī)構(gòu) 西安電子科技大學(xué)
- 成果持有方 西安電子科技大學(xué)
- 行業(yè)領(lǐng)域 其他電子信息
- 項(xiàng)目名稱 基于圖和Wishart距離的極化SAR圖像分類方法
- 知識(shí)產(chǎn)權(quán) 發(fā)明專利
- 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本發(fā)明公開了一種基于圖和Wishart距離的極化SAR圖像分類方法，主要解決傳統(tǒng)有監(jiān)督分類方法中雜點(diǎn)過(guò)多，地物類別模糊的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)步驟是：1.讀取極化SAR數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣并對(duì)其進(jìn)行濾波；2.用濾波后的協(xié)方差矩陣構(gòu)建權(quán)值圖,并將其按權(quán)值遞增排序；3.按序遍歷權(quán)值圖，判斷每條權(quán)值邊的權(quán)值連接的兩個(gè)區(qū)域是否合并，若合并則更新兩個(gè)區(qū)域的標(biāo)簽號(hào)，否則不變，遍歷完后得到過(guò)分割標(biāo)簽；4.合并該過(guò)分割標(biāo)簽中像素點(diǎn)過(guò)小的區(qū)域，得到新的標(biāo)簽；5.將新標(biāo)簽中的每個(gè)區(qū)域用有監(jiān)督分類法標(biāo)注為標(biāo)準(zhǔn)圖中與其最相似的那一類區(qū)域的標(biāo)簽號(hào)，得到最終分類標(biāo)簽。本發(fā)明抗干擾強(qiáng)，地物類別模糊小，分類精度高，可用于極化SAR目標(biāo)識(shí)別。
交易信息
- 意向交易額 面議
- 掛牌時(shí)間 2021/05/25
- 委托機(jī)構(gòu) 西安電子科技大學(xué)
- 聯(lián)系人姓名 王小剛
- 聯(lián)系人電話 15802954800
- 聯(lián)系人郵箱 745490733@qq.com
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