【摘 要】
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合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,长江水利委员会长江科学院武汉市智慧流域工程技术研究中心,黄河水利委员会黄河水利科学研究院水利部黄河泥沙重点实验室,哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室,南京
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合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得
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