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針對(duì)SAR圖像紋理特征豐富的特點(diǎn)，本文提出一種新的SAR圖像分類(lèi)方法：通過(guò)提取
Brushlet變換的能量及相位信息作為SAR圖像的紋理特征，然后輸入徑向基函數(shù)RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。Brushlet變換為復(fù)值函數(shù)，具有方向信息，因此對(duì)分析富含方向信息的紋理圖像十分有效，而同時(shí)提取其能量及相位特征則更優(yōu)。RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度快，不易陷入局部極小，是一種有效的分類(lèi)器。實(shí)驗(yàn)表明，基于Brushlet復(fù)特征和RBF網(wǎng)絡(luò)的方法能夠獲得較高的分類(lèi)率，性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法
Brushlet變換的能量及相位信息作為SAR圖像的紋理特征，然后輸入徑向基函數(shù)RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。Brushlet變換為復(fù)值函數(shù)，具有方向信息，因此對(duì)分析富含方向信息的紋理圖像十分有效，而同時(shí)提取其能量及相位特征則更優(yōu)。RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度快，不易陷入局部極小，是一種有效的分類(lèi)器。實(shí)驗(yàn)表明，基于Brushlet復(fù)特征和RBF網(wǎng)絡(luò)的方法能夠獲得較高的分類(lèi)率，性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法
Brushlet
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