【摘 要】
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为进一步提高合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像中河流目标检测的准确性,本文提出了基于多特征和小波支持向量机（wavelet support vector machine,WSVM）的SAR图像
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,黄河水利委员会黄河水利科学研究院水利部黄河泥沙重点实验室,长江水利委员会长江科学院武汉市智慧流域工程技术研究中心,南京水利科学研究院港口航道泥沙工程交通行业重点实验室
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为进一步提高合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像中河流目标检测的准确性,本文提出了基于多特征和小波支持向量机（wavelet support vector machine,WSVM）的SAR图像河流目标检测方法。首先使用均值比表示像素点邻域的灰度特征,Gabor小波提取其纹理特征,并将其融合构造训练样本;然后将归一化处理后的特征矩阵输入WSVM进行训练,并利用训练好的WSVM对图像的每个像素点进行分类;最后根据河流的区域连通性和面积、形状特征,去除阴影、湖泊等与河流
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