【摘 要】
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SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好对SAR图像进行分割,本文结合模糊神经网络的特点和SAR图像的统计特征,提出了一种新的SAR图像分割方法。该方法首先提取SAR图像的灰度共生矩阵特征,然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像灰度共生矩阵特征和滤波后的灰度,组成特征向量用模糊神经网络对SAR图像进行分割。通过和一些主要传统分割方法的实
【机 构】
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北京工业大学机电学院,北京 100022;北京大学遥感所,北京 100871 北京大学遥感所,北京
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SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好对SAR图像进行分割,本文结合模糊神经网络的特点和SAR图像的统计特征,提出了一种新的SAR图像分割方法。该方法首先提取SAR图像的灰度共生矩阵特征,然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像灰度共生矩阵特征和滤波后的灰度,组成特征向量用模糊神经网络对SAR图像进行分割。通过和一些主要传统分割方法的实验对比,表明新方法是一种有效的SAR图像分割方法。
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