基于Brushlet变换的SAR图像地物目标分类

杨新艳; 肖竹

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基于Brushlet变换的SAR图像地物目标分类

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Brushlet是一种新的图像方向信息分析工具,已被应用于纹理分割、分类以及去噪等领域.该文利用Brushlet变换为复函数这一特性,提取其能量及相位信息作为分类特征.通过对SAR图像中选出三类具有不同地貌特征的样本:道路平地、山脉和建筑物群的分类实验,仿真结果证明较之单一能量特征的分类方法,Brushlet能量及相位特征能有效地区分不同特征的地物目标.

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来源
《苏州大学学报（自然科学版）》|2007年第3期|60-64|共5页
作者
杨新艳; 肖竹;
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作者单位

苏州大学,电子信息学院,江苏,苏州,215021;

西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
Brushlet变换; 能量特征; 相位特征; SAR图像;

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