| 基于C均值和SVM的SAR图像目标分类研究 |
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| 引用本文： | 王纪珩,殷维刚,沈云秋,赵韶平.基于C均值和SVM的SAR图像目标分类研究[J].计算机与数字工程,2008,36(1):85-89. |
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| 作者姓名： | 王纪珩 殷维刚 沈云秋 赵韶平 |
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| 作者单位： | 1. 首都师范大学数学科学学院,北京,100037
2. 二炮装备研究院,北京,100085 |
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| 摘 要： | 针对SAR图像具有斑点噪声强和目标特征差异小的特点,通过研究地物特征,提出一种基于C均值和支持向量机(Support Vector Machine)的SAR图像目标分类算法.该算法的前端在特征空间运用C均值聚类算法,有效抑制斑点噪声;后端在图像空间运用支持向量机分类器,提高分类精度.实验结果表明该分类算法能够减少SVM的特征维数,具有较好的分类性能.
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| 关 键 词： | SAR图像 支持向量机 图像处理 目标分类 |
| 收稿时间： | 2007-09-26 |
| 修稿时间： | 2007-11-15 |
Research on Target Classification for SAR Images Based on C -means and Support Vector Machines |
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| Wang Jihang.Research on Target Classification for SAR Images Based on C -means and Support Vector Machines[J].Computer and Digital Engineering,2008,36(1):85-89. |
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| Authors: | Wang Jihang |
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