10.3969/j.issn.1002-8978.2015.06.016
基于词包模型的高分辨率SAR图像特征提取
特征提取在图像处理中是重要的一环,传统的特征提取算法已无法满足高分辨率图像的要求。研究运用高分辨率SAR图像的词包模型特征提取算法,旨在进一步优化对高分图像的解析。首先通过SIFT 算法提取图像关键点,再对关键点进行特征向量提取。在词包模型的特征向量提取中,将边缘算子和WLD描述子作为新的特征向量加入词包模型中,以此提高特征分析对于边缘检测能力以及减少光照差带来的影响。通过对什邡城区SAR图像实测数据的特征提取和分类实验,证明新的词包模型算法具有更好的稳定性和有效性。
词包模型、特征提取、韦伯局部描述子、高分辨率SAR图像、图像分类
TP753(遥感技术)
2015-07-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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