基于混合核函数的SVM分类器的SAR图像分类方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200810232209.5
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2008-11-10
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于混合核函数的SVM分类器的SAR图像分类方法
申请号	CN200810232209.5	申请日期	2008-11-10
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2009-07-22	公开/公告号	CN101488188
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	张莉;周伟达;刁丹丹;王晓东;焦李成;马文萍;公茂果
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华;黎汉华

摘要

本发明公开了一种基于小波特征的混合核函数的SVM分类器的SAR图像分类方法，它属于图像处理技术领域，主要解决图像特征提取有效性不足的问题。其步骤为：1输入训练及测试样本图像，对该样本图像进行归一化和标识；2对归一化后的样本图像进行小波分解，并对分解后的各个子带分别提取多个特征，并且将各种特征按结构体Tl×r形式存储；3根据提取的各个子带的多个特征，构建SVM分类器的基于小波特征的混合核函数式中，Xi，Xj分别是指第i和第j个样本图像，i，j≤l，Xik，Xjk分别是指第i和第j个样本图像的第k个特征，ρk是凸组合系数；4通过对该混合核函数中凸组合系数的优化，完成对图像特征的分类。该方法具有图像分类识别率高的优点，可用于机器学习和模式识别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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