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基于支撑向量机的SAR图像加强与分类

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毕业论文范文题目：基于支撑向量机的SAR图像加强与分类，论文范文关键词：基于支撑向量机的SAR图像加强与分类
基于支撑向量机的SAR图像加强与分类毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：合成孔径雷达因其全天候跟高辨别率成像的特点,近年来得以疾速发展。与此同时,跟着近代的打算机技巧跟进步的数字信号处理技巧的发展,合成孔径雷达在很多范畴得到广泛的利用,如大地遥感跟测绘、大地资源探测、灾情预报、军事指挥以及公民经济的其它方面。因为SAR相干成像方法使得SAR图像中存（本文此处忽略..）在明显的相干斑噪声,降落了图像品质,影响了后续目标检测、分类跟辨认等利用,因此SAR图像的相干斑克制始终是合成孔径雷达技巧范畴重要课题之一。支撑向量机(SupportVectorMachines,SVM)是Vapnik等人基于统计学实际基本上提出的新一代学习体系的一类新型机器学习方（本文此处忽略..）法。因为其出色的学习惯能,该技巧已成为机器学习范畴的研究热点,并在实际当中得到了必定广泛的利用,如人脸检测、手写体数字辨认、文本分类等。SVM作为一种新兴技巧,在很多范畴的研究有待摸索跟完美。本文针对雷达数据的特点,首先将图像数据通过支撑向量回归滤波网处理,达到最大限度保存边沿（文章此处忽略..）图像信息同时滤除噪声,而后根据分类实际与技巧,研究某一类特定目标的分类方法。重要研究内容有:(1)本文分析去除相干斑的一些基本算法,深刻研究了利用支撑向量回归技巧构造滤波网问题,并将滤波网模型利用在SAR图像加强处理中。通过实验证明支撑向量回归滤波网络在SAR图像加强方面的实用性,为（文章此处忽略..）下一步的目标分类工作提供了基本。(2)通过分析核函数与SVM分类器机能之间的关联,抉择组合核函数构造SVM分类器,并将其应用在SAR图像分类中。大量的对比实验验证,利用组合核函数构造的SVM分类器,岂但从机能上改良分类器的后果,而且明显的进步了SAR图像的分类精度。

以上为本篇毕业论文范文基于支撑向量机的SAR图像加强与分类的介绍部分。

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