文献类型：期刊文章

作　　者：段连飞[1,2,3] 黄国满[2] 荣伟[4] 赵争[2] 谭芬[3] 顾强[5]

机构地区：[1]山东科技大学,山东青岛266510 [2]中国测绘科学研究院,北京100039 [3]解放军炮兵学院无人机教研室,安徽合肥230031 [4]四维航空遥感有限公司,北京100037 [5]解放军炮兵学院研究生系,安徽合肥230031

出　　处：《测绘通报》

年　　份：2009

期　　号：2

起止页码：14-17

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究可用于机载高分辨率SAR图像分类的灰度共生矩阵惯性矩、能量等纹理特征量以及灰度特征量。提出特征提取和统计分析选取特征向量的方法,基于BP神经网络对图像进行监督分类,最后对分类结果采用数学形态学算法进行开运算去除细小区域。由于该方法充分考虑到SAR图像灰度特征和纹理特征信息,与传统的仅仅考虑纹理特征方法相比,具有较好的分类性能,实验结果表明该方法能够获得较好的分类效果。

关 键 词：机载SAR 纹理特征 灰度特征 特征提取  BP神经网络

分 类 号：P23]