基于RPCA的SAR图像纹理特征去噪
合成孔径雷达(SAR)图像具有丰富的纹理信息,这些纹理信息能反映地物空间结构关系.当前纹理特征被广泛应用于SAR图像分类和SAR图像分割中.受成像因素影响,直接采用从SAR图像中提取的纹理特征效果不够好.为避免传统先滤波再提取纹理特征的方法对纹理、边缘信息造成损失,提出了一种先提取SAR图像纹理特征,再利用Robust PCA方法对纹理特征去噪的新方法,最后采用Kmeans聚类方法检验RPCA处理后的纹理特征表达效果.实验结果表明该方法能将聚类正确率从82%提高到84%.
SAR、图像、灰度共生矩阵、Robust PCA、Kmeans
TP391.41;TN958;TP753
2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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