SAR圖像顯著性檢測(cè)與分類算法研究.pdf

1、SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔徑雷達(dá)）具有分辨率高、全天候、全天時(shí)的特點(diǎn)，在環(huán)境、資源、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域有諸多應(yīng)用。SAR圖像分類是SAR圖像處理中的一個(gè)重要應(yīng)用，但由于SAR圖像含有斑點(diǎn)噪聲，使得它的處理非常困難，光學(xué)圖像的處理方法不適合SAR圖像。本文在對(duì)顯著性檢測(cè)方法研究的基礎(chǔ)上，并結(jié)合超像素方法對(duì)高分辨率SAR圖像分類進(jìn)行深入的研究，主要內(nèi)容包括：
　　1.基于顯著性的主動(dòng)學(xué)習(xí)SAR圖像分類。該

2、分類方法首先構(gòu)造顯著性檢測(cè)的方法，并將其應(yīng)用于 SAR圖像顯著性特征提取，將圖像分為顯著性區(qū)域與非顯著性區(qū)域；然后通過主動(dòng)學(xué)習(xí)選擇樣本，并利用主動(dòng)學(xué)習(xí)支持向量機(jī)對(duì) SAR圖像進(jìn)行分類，極大地提高了支持向量機(jī)的效率并減少了人工標(biāo)記的樣本數(shù)量；最后通過實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)此方法的有效性。
　　2.基于稀疏表示和超像素的SAR圖像分類方法。該方法首先利用SLIC超像素分割方法對(duì) SAR圖像進(jìn)行超像素分割；其次，基于共生矩陣對(duì)超像素進(jìn)行特征提?。蝗缓?/p>