| 基于RPCA的SAR图像纹理特征去噪 |
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| 引用本文： | 伦朝林.基于RPCA的SAR图像纹理特征去噪[J].电子技术,2015(4). |
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| 作者姓名： | 伦朝林 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学,信息科学与技术学院 安徽 合肥,230027 |
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| 基金项目： | 本文工作得到国家自然科学基金重点项目“高分辨率SAR测试库及数据质量评估”支持，依托单位为“上海交通大学”，本人所在实验室承担了该项目的子课题。 |
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| 摘 要： | 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%。
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| 关 键 词： | SAR图像 灰度共生矩阵Robust PCA Kmeans |
SAR image texture features denoised using RPCA |
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| Lun Chaolin.SAR image texture features denoised using RPCA[J].Electronic Technology,2015(4). |
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| Authors: | Lun Chaolin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SAR image GLCM(Gray level co-occurrence matrix) Robust PCA Kmeans |
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