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基于黎曼最近正则子空间模型的极化SAR图像分类方法.pdf
2023-05-18
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俊凤****bb
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本发明公开一种基于黎曼最近正则子空间模型的极化SAR图像分类方法,步骤包括:步骤1,从待分类的极化SAR图像的每个类别中挑选相同数量的像素点,构造每个类的半正定矩阵字典;步骤2,根据矩阵字典、黎曼测度,构建基于RNRS的目标函数;步骤3,对目标函数进行求解,得到每类字典的稀疏表示系数;步骤4,根据稀疏表示系数,计算每类的预测数据,将像素类标赋给真实数据和预测数据残差最小的类别,最终得到极化SAR图像的分类结果。本发明解决了现有技术中存在的NRS无法有效学习PolSAR数据矩阵结构和通道相关性的问题。
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