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一种基于联合稀疏表示的SAR图像分类方法

4272020/06/11
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 一种基于联合稀疏表示的SAR图像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明公开了一种基于联合稀疏表示的SAR图像分类方法,主要是对现有稀疏表示方法对于SAR图像分类效果的提高。其实现过程是:(1)输入待训练的SAR图像,对其进行特征提取,划分相似集合;(2)对每一类SAR图像的相似集合进行联合稀疏表示,对应得到每一个相似集合的小字典及稀疏系数;(4)输入待测试的SAR图像,对其进行特征提取,将特征向量在小字典上进行投影,得到测试图像的系数;(5)将测试图像的系数与所有训练图像的稀疏系数进行匹配,找出稀疏系数中最匹配的一组系数,将其标记类别作为待测试SAR图像所属类别。本发明在均匀纹理图像和SAR图像分类的正确率上较传统KNN和经典的稀疏表示分类方法有较大提高。
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交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2021/06/11
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 联系人姓名 王小刚
  • 联系人电话 15802954800
  • 联系人邮箱 745490733@qq.com
  • 分享至:

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