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基于鄰域最小生成樹的半監(jiān)督極化SAR圖像分類方法
滑文強; 王爽; 郭巖河; 謝雯 西安郵電大學計算機學院; 西安710121; 西安郵電大學陜西省網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析與智能處理重點實驗室; 西安710121; 智能感知與圖像理解教育部重點實驗室國際智能感知與計算聯(lián)合研究中心西安電子科技大學; 西安710071
關鍵詞：極化sar圖像 地物分類 半監(jiān)督 最小生成樹
摘要：該文針對極化SAR圖像分類中只有少量標記樣本的問題,提出了一種基于鄰域最小生成樹的半監(jiān)督極化SAR圖像分類方法。該方法針對極化SAR圖像以像素為分類對象的特點,結(jié)合自訓練方法的思想,利用極化SAR圖像像素點的空間信息,提出了基于鄰域最小生成樹輔助學習的樣本選擇策略,增加自訓練過程中被選擇無標記樣本的可靠性,擴充標記樣本數(shù)量,訓練更好的分類器。最終用訓練好的分類器對極化SAR圖像進行測試。對3組真實的極化SAR圖像進行測試,實驗結(jié)果表明,該方法在只有少量標記樣本的情況下能獲得滿意的分類結(jié)果,且分類正確率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的分類算法。
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