【摘 要】
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由于合成孔径雷达图像(SAR)存在相干斑噪声,采用传统的SAR图像解译工作相当复杂,且传统SAR图像检索方法获得的图像纹理精度和视觉效果不佳。由于SAR图像包含的信号和噪声分布
【机 构】
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西安交通大学计算机科学与技术系,安阳师范学院计算机与信息工程学院,广州大学华软软件学院软件工程系
【基金项目】
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河南省科技攻关重点项目(192102210119);广州大学华软软件学院校级课题(ky201717);国家自然科学基金项目(U1204402);新纪航空科技有限公司支持基金会项目(21-2016-13);河南省自然科学研究项目和河南省教育部资助项目(18A520001);广东特色创新类项目(自然科学类)(2015KTSCX176)资助
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由于合成孔径雷达图像(SAR)存在相干斑噪声,采用传统的SAR图像解译工作相当复杂,且传统SAR图像检索方法获得的图像纹理精度和视觉效果不佳。由于SAR图像包含的信号和噪声分布以及纹理信息非常丰富,为了提高SAR图像的检索效率,根据图像的视觉特征提出一种图像检索方法,以改善图像的视觉效果,方便人工直觉观察纹理特征信息;由此,采用深度学习方法,结合模糊理论和神经网络的优点来改善图像处理的性能。首先,根据图像像素单元的统计特征和模糊神经网络语义,提出了一种高效的基于图像纹理特征和深度语义分析的方法,对图像纹理
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