| 结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类 |
| |
| 作者姓名： | 沈杨 郎文辉 吴杰 杨学志 |
| |
| 作者单位： | 合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009,合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009,合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009,合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(编号:61271381,61371154,61102154);航空科学基金(编号:201301P4007);中央高校基本科研业务费专项资金(编号:2012HGCX0001) |
| |
| 摘 要： | 
结合支持向量机SVM和马尔可夫随机场MRF在图像分类领域的优点,提出MRF-ν-SVC分类系统。与以往针对像素的分类不同,本系统在区域水平实现分类。首先通过双阈值准则判别区域间边缘的强弱,然后针对模糊边缘区域将基于MRF的空间语境模型改进为边缘语境模型,修正SVM原始问题中的偏差因子,从而优化最优分类超平面。实验表明,本文算法可有效提高分类精度,增强对斑点噪声的抑制能力,更好地分类特征相似的区域。
|
| 关 键 词： | 合成孔径雷达s ν-支持向量机 马尔可夫随机场 海冰 分类 |
| 收稿时间： | 2014-07-31 |
| 修稿时间： | 2015-01-03 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《遥感学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《遥感学报》下载免费的PDF全文 |
|
