【摘 要】
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本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法,首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,通过计算图像的灰度均值,作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类
【机 构】
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西安科技大学 计算机系,西安 710054
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本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法,首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,通过计算图像的灰度均值,作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类,最后将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,用训练后的分类器对图像进行分割.最后为验证本文算法的有效性,我们对几种有代表性的分割方法进行了对比,结果表明,本文所给出的方法无论从分割的准确性方面还是抗噪性方面都优于这几种分割方法.
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