一种基于RBF神经网络的极化SAR图像分类方法

作     者：赵一博 邹焕新 秦先祥 ZHAO Yibo;ZOU Huanxin;QIN Xianxiang

作者机构：国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073 

出 版 物：《现代雷达》 (Modern Radar)

年 卷 期：2013年第35卷第8期

页      码：24-27页

摘      要：极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究的基础前沿问题。文中提出了提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的极化SAR图像分类方法。在构建包含G0分布最大似然距离和一些常规特征的极化SAR图像分类特征集的基础上,利用样本数据对RBF神经网络进行训练,完成分类器的设计。实测极化SAR图像的分类实验结果表明,该方法具有较好的图像细节保持能力。

主 题 词：极化SAR 分类 RBF神经网络 极化G0分布 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-7859.2013.08.005

馆 藏 号：203519757...