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顾及特征优化的极化SAR图像半监督分类方法
- 专利权人:
- 河海大学
- 发明人:
- 徐佳,袁春琦,何秀凤,崔宸洋,陈媛媛
- 申请号：
- CN201610372737.5
- 公开号：
- CN106096627A
- 申请日:
- 2016.05.31
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 葛潇敏
- 摘要：
- 本发明公开一种顾及特征优化的极化SAR图像半监督分类方法，首先采用精致极化LEE滤波方法滤波，再提取极化特征，组合成原始特征集并作归一化处理；选取初始训练样本集和无标签集合，在初始训练样本集下，通过混合编码遗传算法进行特征选择和分类器参数优化；重新构建训练样本集和无标签样本集；训练分类器，从无标签样本集中选取候选集；利用训练的SVM分类器对候选集进行标注，选取置信度高的样本点扩充至训练样本集；重复训练分类器直到学习结束；将最终训练的SVM对整幅图像进行分类，得到分类专题图。此种分类方法一方面能自适应提取更有效的特征，改善半监督分类效果；一方面能提高了自训练学习的效率，并有效地避免错误累积。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
