基于支持向量机的遥感图像去噪与融合算法研究

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遥感图像在获取和传输过程中,经常会受到各种噪声的干扰,这将对后续的图像处理,如图像分割、目标识别等产生不利影响。图像去噪的目的是尽可能保留原始图像信息的同时最大程度地剔除图像噪声。由于单一传感器产生的图像信息量不足,因此需要遥感图像融合将不同传感器获取的同一地区的图像数据采用一定的算法将各图像数据中的信息优势或者互补性有机的结合起来,得到一幅信息更加丰富的图像。支持向量机是近些年发展起来的一种新的机器学习方法,它以统计学习理论为基础,能够较好的解决小样本学习问题,有着抗噪声性能强,学习效率高
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