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基于小波纹理与改进FCM的SAR机场类目标提取 被引量:4
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作者 谢锋 林怡 陈映鹰 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期115-120,共6页
定义了几种小波纹理,提出一种基于小波纹理与改进FCM(模糊C均值聚类)的对SAR(合成孔径雷达)图像进行机场类目标自动提取方法.利用小波多尺度分析对影像分解,得到不同方向上小波频带,然后对不同的小波频带进行小波纹理分析——用频率共... 定义了几种小波纹理,提出一种基于小波纹理与改进FCM(模糊C均值聚类)的对SAR(合成孔径雷达)图像进行机场类目标自动提取方法.利用小波多尺度分析对影像分解,得到不同方向上小波频带,然后对不同的小波频带进行小波纹理分析——用频率共生矩阵4个关键特征来描述小波纹理特征向量.应用PCA(主成分分析)的方法去相关,进行特征空间的降维处理,并使用改进FCM进行分割,进而提取出目标.实验结果表明:此种无需初始点的非监督算法自动化程度高,机场类目标提取成功率和定位准确率分别达到97.3%和99.3%,为此类目标的定位提供了良好的参考. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 小波纹理 频率共生矩阵 改进模糊C均值聚类 特征空间 自动提取
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