【摘 要】
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MSTAR图像分类是当今图像研究的一个重要领域。由于图像目标的边缘与轮廓是方向性很强的奇异性所在,脊波变换能够很好地处理具有线状奇异性的图像,而且能有效的提取MSTAR图像的特征。SVM分类器在少量训练样本的情况下,可以给出较为准确的分类效果。提出了一种基于脊波变换和支持向量(SVM)的MSTAR图像分类方法,并与同类的方法进行了分析比较。
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MSTAR图像分类是当今图像研究的一个重要领域。由于图像目标的边缘与轮廓是方向性很强的奇异性所在,脊波变换能够很好地处理具有线状奇异性的图像,而且能有效的提取MSTAR图像的特征。SVM分类器在少量训练样本的情况下,可以给出较为准确的分类效果。提出了一种基于脊波变换和支持向量(SVM)的MSTAR图像分类方法,并与同类的方法进行了分析比较。
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