本文關(guān)鍵詞：結(jié)合MRF與v-SVM的SAR海冰圖像分類　出處：《合肥工業(yè)大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：海冰是全球氣候系統(tǒng)的重要因子,為開展航運交通、海洋資源開發(fā)等工作,必須加強對海冰的監(jiān)測和預報,合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)是監(jiān)測海冰的重要工具。海冰圖像解譯常用的有效方法是海冰圖像分類。本文將基于馬爾可夫隨機場(Markov Random Field, MRF)的空間相關(guān)性引入支持向量機(Support Vector Machine, SVM)分類器。由于基于MRF的空間語境信息可提高場景解譯的精確性,SVM針對高維、小樣本數(shù)據(jù)具有優(yōu)良的泛化能力和高效的分類性能,且能克服統(tǒng)計估計誤差的影響,故可以在SVM框架下利用MRF進行空間交互建模。本文從這一角度出發(fā),充分結(jié)合SVM與MRF在分類領(lǐng)域的優(yōu)點,提出了MRF-vSVC分類方法。本方法首先將SAR海冰圖像區(qū)域化,獲取待分類樣本區(qū)域和邊緣信息,采集適量訓練樣本子圖像,提取樣本區(qū)域的灰度和3個紋理統(tǒng)計量構(gòu)成特征向量。將訓練數(shù)據(jù)輸入v-SVM,得到圖像初始分類標記。然后通過提出的雙閾值準則判別邊緣強弱,針對模糊邊緣的區(qū)域?qū)⒏倪M的空間語境模型即邊緣語境模型引入v-支持向量機,修正v-SVM原始問題的偏差因子,求解相應(yīng)對偶問題的最優(yōu)解,最終得到分類結(jié)果。本文方法與以往方法的不同具體體現(xiàn)在以下兩個方面：(1)為提高分類算法對SAR海冰圖像非平穩(wěn)性的適應(yīng)能力,本文在區(qū)域水平,將基于鄰域的空間語境模型優(yōu)化為邊緣語境模型,構(gòu)造v-SVM的邊緣語境偏差因子,這樣就將基于MRF的邊緣語境信息引入了v-SVM,從而修正最優(yōu)分類超平面。(2)為提高算法效率,本文針對邊緣的強弱設(shè)置了雙閾值,對于強邊緣保留區(qū)域標記,對于弱邊緣清除該邊緣及其邊緣標識,對于灰度變化不明顯但可能連接不同類別的模糊邊緣則通過考慮邊緣語境信息優(yōu)化分類。
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P731.15;P714.1

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本文編號：1323527