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SAR图像的分类和识别。

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简介：
我编写的MATLAB图像分类代码，其中包含了用于训练和测试的合成孔径SAR（Synthetic Aperture Radar）图像数据集。分类策略运用了KPCA（Kernel Principal Component Analysis）特征提取技术以及SVM（Support Vector Machine）算法进行分类。该程序设计具有图形用户界面（GUI），能够提供良好的运行体验。

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  • SAR图像的分类与识别
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  • CIFAR10图像分类_分类网络_图像识别_
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    本项目致力于CIFAR10数据集上的图像分类任务，通过设计高效分类网络模型，实现对儿童图像集中各类对象的精准识别与区分。 使用卷积神经网络对CIFAR-10数据进行分类。
     
  • 图像分类识别.ipynb
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    本笔记本文件介绍了基于深度学习的图像分类与识别技术，通过构建和训练神经网络模型来自动识别图片中的对象。 图像分类（Image Classification）新手教程：使用Anaconda、Jupyter、Tensorflow和Opencv进行入门学习。
     
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  • 基于分水岭和谱聚类的SAR图像分割
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    本研究提出了一种结合分水岭算法与谱聚类技术的方法，旨在提高合成孔径雷达（SAR）图像的分割精度，有效克服传统方法中的过分割或欠分割问题。 基于分水岭和谱聚类的SAR图像分割方法结合了这两种技术的优势，能够有效地对合成孔径雷达（SAR）图像进行精确分割。这种方法利用分水岭算法处理初始标记区域，并通过谱聚类优化边界划分，提高分割结果的质量和准确性。
     
  • 二分类与十分类的图像识别方法
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    本研究探讨了二分类与十分类在图像识别中的应用，通过对比分析不同算法的效果和效率，提出了一种改进型图像识别模型。 二分类的数据集是NG的猫的数据集，十分类的数据集是CIFAR-10的数据集。
     
  • 基于SAR图像的自动目标识别
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    本研究探索利用合成孔径雷达（SAR）技术进行自动化目标识别的方法和技术，旨在提升军事侦察与民用监测领域的效率和准确性。 基于MSTAR数据库的目标自动识别项目包含完整的程序代码及实验报告。
     
  • 图像中的目标识别与分类
    优质
    《图像中的目标识别与分类》是一篇探讨如何通过计算机视觉技术自动识别和分类图像中物体的研究。本文深入浅出地介绍了相关算法及应用案例。 Python 程序的图像目标识别与分类程序。
     
  • Wishart分类在SAR图像中的应用
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    本文探讨了Wishart分类方法在合成孔径雷达(SAR)图像分析中的应用，展示了该技术在处理雷达数据方面的优越性。 SAR影像Wishart分类方法是一种监督学习技术，在标记样本的基础上进行训练以提高分类精度。这种方法在处理合成孔径雷达（SAR）图像中表现尤为突出，能够有效区分不同地物类型。其中一种实现方式被称为Wishart_Supervised_T3，它通过特定的参数设置和算法优化进一步提升了分类效果。 此方法利用了多视图极化SAR数据中的统计特性，并结合先验知识进行高效计算与分析，在环境监测、灾害评估等领域有着广泛的应用前景。
     
  • 图像特征的分类与识别程序
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    本程序致力于通过先进的算法对图像中的关键特征进行精准分类和识别，广泛应用于物体检测、人脸识别等领域。 基于MATLAB的图像特征分类识别技术可以应用于树叶图像处理、分割及特征提取等领域。这种方法能够有效提升对复杂自然场景下树叶图像的分析与理解能力。