[发明专利]一种基于支持向量机的SAR景象匹配区选取方法有效
| 申请号： | 201110031907.0 | 申请日： | 2011-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN102073873A | 公开（公告）日： | 2011-05-25 |
| 发明（设计）人： | 杨卫东;黄伟麟;殷凯;朱鹏;孔德煜;邹腊梅 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于支持向量机的SAR景象匹配区选取方法，结合SAR成像特性，通过选择合适的代表图像信息的多维特征参数，使用非线性变换将样本特征空间的划分问题转换为高维特征空间的线性分类问题，并利用有限的支持向量点的线性组合建立分类决策函数并选择景象匹配区。该方法考虑了参考图像的多种特征值与匹配区正确选择之间的联系，试验结果表明该方法计算速度快，具有较大的适应性和抗干扰性，能够对复杂SAR参考图的匹配子区选取进行正确决策指导。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 sar 景象 匹配 选取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机的SAR景象匹配区选取方法，包括以下步骤：（1）分别对基准SAR灰度图提取区域特征和线特征，得到区域特征图和结构特征图；（2）在基准SAR灰度图上截取子区，从中选择明显可以作为匹配区和明显不能作为匹配区的两类子区，作为训练子区；（3）对基准灰度图、区域特征图和结构特征图分别计算各自包含的训练子区的特征信息，构成各训练子区的特征矢量；（4）将各训练子区特征矢量作为支持向量机的输入，各训练子区的类型作为支持相量机的输出，训练确定支持向量机的参数；（5）按照步骤（1）和（3）的方式对待定匹配区的SAR灰度图像截取子区以及计算各子区的特征矢量，将各子区的特征矢量作为步骤（4）确定的支持相量机的输入，该支持向量机的输出即为匹配区选定结果。
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