基于模糊加权SVM的SAR图像水体自动检测

被引：9

作者：

程明跃 ^{[1
]}

叶勤 ^{[1
,2
]}

张绍明 ^{[1
]}

陈映鹰 ^{[2
]}

李伟 ^{[1
]}

机构：

[1] 同济大学测量与国土信息工程系

[2] 同济大学遥感与空间信息技术研究中心

来源：

计算机工程 | 2009年 / 35卷 / 02期

关键词：

SAR图像; 水体检测; 纹理分析; 树型小波; 模糊加权支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP274.4 []; TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

提出一种SAR图像水体自动检测方法。该方法采用树型小波对SAR图像进行分解,提取样本图像与待检测图像的中频信息,并进行纹理分析,利用模糊加权支持向量机对样本图像的纹理进行训练,从而获得判别水体的决策函数,通过该决策函数能够检测出图像的水体区域。该方法结合了图像的灰度与纹理信息,减少了SAR图像中的噪声影响,能够适用于大幅面范围的SAR图像水体自动检测。

引用

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