【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第5期 36-39页,共5页

【作 者】： 卢玲 [1] ; 刘一波 [2]

【摘 要】 研究合成孔径雷达图像准确性问题。合成孔径雷达图像分类过程中，特征集包括图像的Pauli特征、相干矩阵特征、小波特征、纹理特征等多特征，由于原始特征数目过多，并且采集特征伴随巨大的随机性，几乎不能建立多目标描述模式。传统的图像分类方法面临多特征、强随机性的特征集合时，因为无固定化的特征约束，导致分类效果不好的问题。为了避免上述缺陷，提出了一种基于最优分类平面的合成孔径雷达图像分类算法。利用局部二值模式纹理分析方法，进行合成孔径雷达图像特征提取，为图像分类提供准确的数据基础。利用最优分类平面方法，实现合成孔径雷达图像的分类。实验结果表明，利用上述算法进行高精度合成孔径雷达图像分类，能够获取准确的分类结果。