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基于高斯混合模型分类的SAR图像检索方法
成果概况
成果年份: 2015 成果类别: 应用技术 课题来源: 自选课题
起止时间: 2007.01 至2008.01 研究形式: 独立研究 所处阶段: 初期阶段
成果属性: 原始性创新 体现形式: 新技术      
成果简介
     本发明公开了一种基于高斯混合模型分类的SAR图像检索方法,主要解决现有SAR图像检索方法检索时间长和检索精度低的问题。其检索过程包括:建立SAR图像库{I1,I2,…,Ik},并挑选相对纹理均匀、易识别的SAR图像{I1,I2,…,Il};提取所有图像的特征向量{f1,f2,…,fn};将挑选出的SAR图像{I1,I2,…,Il}分成{c1,c2,…,cm}类,并用对应的特征向量作为训练样本,训练高斯混合模型;用训练好的高斯混合模型,对整个图库{I1,I2,…,Ik}分类,得到具有类标的图像库;对用户输入的查问图像I′,提取其特征向量f′,并用训练好的高斯混合模型进行分类得到其类别数ci;计算查询图像I′与图库中ci类的所有图像的区域综合特征的相似距离,并依照该距离从小到大的顺序返回用户需要数量的图像。本发明具有检索速度快检索精度高的优点,可用于大量SAR图像的检索。
应用前景
主要应用行业: 信息传输、软件和信息技术服务业 知识产权形式: 专利
应用状态: 产业化应用 拟转化方式:
单位概况
完成单位: 西安电子科技大学
单位地址: 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
单位电话: 029-88202212;88202856 单位网址: http://www.xidian.edu.cn      
联系方式
联系人: 焦李成 联系人电话: 029-88202301 联系人Email: