【摘 要】
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为提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)景象匹配区(matching-suitable areas,MSA)的匹配概率和匹配精度,提出基于支持向量机(support vector machine,SVM)的SAR
【机 构】
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火箭军工程大学核工程学院,火箭军士官学校测试控制系
【基金项目】
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国家自然科学基金(41574008,61302195)资助课题
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为提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)景象匹配区(matching-suitable areas,MSA)的匹配概率和匹配精度,提出基于支持向量机(support vector machine,SVM)的SAR景象MSA选取方法。首先结合SAR图像特性,选取基于数字高程模型、基于灰度和基于特征的3级特征参数;然后基于综合特征量,利用SVM训练样本数据,得到MSA决策函数。该方法充分考虑了SAR图像信息对MSA选取结果的影响及特征参数间的相关性,能够有效规划出高性能的
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