基于目標分解和SVM的POL-SAR圖像分類方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、POL-SAR屬于目前SAR領(lǐng)域和雷達極化領(lǐng)域研究的前沿課題，同時也是研究的熱點和難點。在此背景下，開展關(guān)于POL-SAR的圖像特征提取以及目標分類等方面的研究，對于解決如何優(yōu)化POL-SAR系統(tǒng)整體性能，提高對POL-SAR圖像的解譯能力，推動我國POL-SAR系統(tǒng)走向應(yīng)用具有重要的理論和實際意義。本文研究的是POL-SAR圖像特征提取和分類技術(shù)，研究的主要內(nèi)容包括：基于目標分解的POL-SAR圖像特征提取，基于灰度共生矩陣的紋理特征

2、提取，以及基于SVM的POL-SAR圖像分類。本文首先介紹了POL-SAR系統(tǒng)的歷史與發(fā)展現(xiàn)狀，并針對極化圖像目標分解和分類技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了詳細的綜述。同時，介紹了SVM以及它在各種不同領(lǐng)域中的發(fā)展應(yīng)用現(xiàn)狀，并對SVM理論進行了詳細的介紹。接下來，介紹了目標極化散射特性的表示方法，包括極化散射矩陣，協(xié)方差矩陣和相干矩陣等，給出了幾種基本的極化散射機理。在此基礎(chǔ)之上進行了基于目標分解的多種極化散射特征提取，研究了基于灰度共生矩陣

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