简介:传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。
简介:摘要当前现代化社会中,建筑业有非常大的突破,已经不单单局限于为人们提供可以居住的房屋,而是在为人们提供舒适的、高质量建筑物的同时,把建筑物和现代化结合在一起,构建成现代化建筑物。为了让建筑物的现代化得以完成,在建筑施工的时候,建筑幕墙是融建筑技术、功能和建筑艺术于一体的建筑外围护结构,可以防风、避雨、保温、隔热、防噪声,并具有装饰功能,是建筑科技、建筑功能、建筑艺术的综合体现。幕墙施工技术获得了广泛的运用,极大的提升建筑整体的外观视觉效果,从而使建筑物的观赏附加值增加了,有利于推动城市的现代化发展。现本文就建筑施工中幕墙施工技术实施探究,仅供交流借鉴。
简介:全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(SupportVectorMachine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。