灰度和纹理特征组合的SAR影像SVM分类.pdfVIP

第30卷第5期 应用科学学报 V01．30No．5 2012芷9)q JOURNALOFAPPLIEDSCIENCES——ElectronicsandInformation Sept．2012 Engineering DOI：10．3969／j．issn．0255·8297．2012．05．010 灰度和纹理特征组合的SAR影像SVM分类 付仲良， 张文元， 孟庆祥 武汉大学遥感信息工程学院，武汉430079 摘 要：针对利用单一特征进行分类的效果不理想、普适性不强等问题，提出了一种灰度和不同纹理特征组合的 vector 支持向量机(support 对几种不同的分类结果进行定性和定量比较分析．实验结果表明，灰度和不同纹理特征组合的SVM分类方法能够 取得较高的分类精度，其结果要优于传统的单一纹理特征分类，是一种有效的SAR影像分类方法． 关键词：SAR影像分类；支持向量机；灰度；纹理；灰度共生矩阵；Gabor滤波 中图分类号：P237 文章编号：0255—8297(2012)05．0498-07 SAR ClassificationBasedonSVMwithFusionof Image Gray ScaleandTextureFeatures FU Zhong-liang，ZHANGWen-yuan，MENGQing-xiang SchoolRemote and of SensingInformationEngineering，WuhanUniversity，Wuhan430079,China Abstract：This asetofsvMclassificationmethodsbasedonfusionof scaleandtexture paperproposes gray setof are out the with features．A carried SVMclassifiersfeaturefusion．Both experiments using qualitative and are toassesstheclassification resultsdemonstrate quantitativeapproachesapplied results．Experimental is for thatthe effectiveSAR classificationwith thanthoseobtained proposedapproach image accuracyhigher texturefeaturebased usingsingle by algorithms． vector levelCO- Keywords：SARimageclassification，support scale，texture，gray machine(SVM)，gray occurrence filter