購物車(0)
基于鄰域最小生成樹的半監(jiān)督極化SAR圖像分類方法
滑文強; 王爽; 郭巖河; 謝雯 西安郵電大學計算機學院; 西安710121; 西安郵電大學陜西省網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析與智能處理重點實驗室; 西安710121; 智能感知與圖像理解教育部重點實驗室國際智能感知與計算聯(lián)合研究中心西安電子科技大學; 西安710071
關(guān)鍵詞：極化sar圖像 地物分類 半監(jiān)督 最小生成樹
摘要：該文針對極化SAR圖像分類中只有少量標記樣本的問題,提出了一種基于鄰域最小生成樹的半監(jiān)督極化SAR圖像分類方法。該方法針對極化SAR圖像以像素為分類對象的特點,結(jié)合自訓練方法的思想,利用極化SAR圖像像素點的空間信息,提出了基于鄰域最小生成樹輔助學習的樣本選擇策略,增加自訓練過程中被選擇無標記樣本的可靠性,擴充標記樣本數(shù)量,訓練更好的分類器。最終用訓練好的分類器對極化SAR圖像進行測試。對3組真實的極化SAR圖像進行測試,實驗結(jié)果表明,該方法在只有少量標記樣本的情況下能獲得滿意的分類結(jié)果,且分類正確率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的分類算法。
雷達學報雜志要求:
<一>計量單位、數(shù)字、符號 文稿必須使用法定的計量單位符號。
<二>正文標題：文內(nèi)各級標題題號一律頂格書寫，標題題號分級采用1；1.1；1.1.1等標注形式。結(jié)構(gòu)層次不宜過多，一般為二級或三級。
<三>文稿應(yīng)具嚴謹?shù)目茖W性，并有一定先進性和實用性。內(nèi)容重點突出，文字務(wù)必簡練、準確、通順，字跡清楚。
<四>基金課題論文所涉及的課題如是國家或部、省、市級以上基金項目或攻關(guān)項目，應(yīng)在文題頁左下角橫線下注明“基金項目。
<五>引言作為論文的開場白，應(yīng)以簡短的篇幅介紹論文的研究背景和目的，對相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)前人所做的工作和研究進行簡要的概括。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
相關(guān)期刊
