Journal de chimie physique et biophysique
Libre accès

Abstrait

Réduction des caractéristiques basée sur des graphiques pour le filtre de Gabor tridimensionnel dans la classification d'images PolSAR

Mohsen Darvishnezhad

La classification d'images par radar à synthèse d'ouverture polarimétrique (PolSAR) est l'une des applications les plus importantes de la télédétection. Dans cet article, l'objectif est la classification des images PolSAR et également d'introduire une méthode pour obtenir le meilleur résultat pour la classification et la reconnaissance des images PolSAR. Dans cet article, nous présentons les filtres 3D-Gabor comme un moyen d'extraire des caractéristiques des images PolSAR et d'obtenir le meilleur résultat avec une grande précision pour la classification des images PolSAR. De plus, nous prouvons que l'approche du filtre 3D-Gabor peut obtenir une précision supérieure aux méthodes traditionnelles pour la classification des images PolSAR, mais l'un des défis les plus importants des filtres 3D-Gabor est le nombre de caractéristiques qui en sont extraites. Par conséquent, en utilisant le filtre 3D-Gabor, nous ne pouvons pas atteindre le résultat optimal en raison de la malédiction de la dimensionnalité. Ainsi, pour obtenir les meilleurs résultats, nous proposons une méthode pour réduire les caractéristiques extraites des filtres 3D-Gabor. En utilisant notre méthode proposée, les caractéristiques seront mappées dans un nouvel espace avec des dimensions plus petites. Au final, les résultats expérimentaux indiquent la supériorité de la méthode proposée.