一种改进的 Laplacian SVM 的 SAR 图像分割算法

当有标识的样本数量有限时,Laplacian SVM算法需要加入尽量多的无标识样本,以提高分类精度.但同时当无标识样本数很大时,算法的时间和空间复杂度将难以接受.为了将Laplacian SVM应用于SAR图像分割这样的大规模分类问题中,提出了一种改进的Laplacian支持向量机算法(Improved Laplacian Support Vector Machine,Improved Laplacian SVM),首先采用分水岭算法将原始SAR图像分成多个小原型块,提取每个小原型块的图像特征作为训练样本.再采用改进的Laplacian SVM算法得到小原型块的分类结果.通过3幅SAR图像验证了提出的方法,实验表明该方法不仅提高了分割的准确性同时减少了Laplacian SVM算法用于图像分割时的运行时间.