基于GLCM-GMRF纹理特征和深度置信网络的SAR图像分类

来源 :合肥工业大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：eastfoot01

【摘要】

：

传统基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类方法受相干斑噪声影响严重,文章通过引入图像的纹理特征作为先验信息

【作者】

：

夏天杨学志艾加秋

【机构】

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合肥工业大学计算机与信息学院,工业安全与应急技术安徽省重点实验室

【出处】

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合肥工业大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

SAR图像分类深度学习特征提取深度置信网络(DBN) GLCM-GMRF纹理特征 Synthetic Aperture Radar(SAR)image c

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61371154,61701157,41601452),安徽省重点研究与开发计划资助项目(1704a0802124),安徽省自然科学基金资助项目(1608085QF142)

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传统基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分类方法受相干斑噪声影响严重,文章通过引入图像的纹理特征作为先验信息,反映像素间的空间关系和不同地物类型的独有特性,提出了一种基于GLCM-GMRF纹理特征和DBN的SAR图像分类方法。该方法利用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取SAR图像在空间上的灰度相关特征,同时利用高斯马尔可夫随机场(Gaussi

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