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Patch-based SAR image classification: The potential of modeling the statistical distribution of patches with Gaussian mixtures

  • CNRS LTCI
  • CNRS
  • Laboratoire Hubert Curien UMR CNRS 5516

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

Due to their coherent nature, SAR (Synthetic Aperture Radar) images are very different from optical satellite images and more difficult to interpret, especially because of speckle noise. Given the increasing amount of available SAR data, efficient image processing techniques are needed to ease the analysis. Classifying this type of images, i.e., selecting an adequate label for each pixel, is a challenging task. This paper describes a supervised classification method based on local features derived from a Gaussian mixture model (GMM) of the distribution of patches. First classification results are encouraging and suggest an interesting potential of the GMM model for SAR imaging.

langue originaleAnglais
titre2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015 - Proceedings
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages2374-2377
Nombre de pages4
ISBN (Electronique)9781479979295
Les DOIs
étatPublié - 10 nov. 2015
Modification externeOui
EvénementIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015 - Milan, Italie
Durée: 26 juil. 201531 juil. 2015

Série de publications

NomInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Volume2015-November

Une conférence

Une conférenceIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015
Pays/TerritoireItalie
La villeMilan
période26/07/1531/07/15

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Patch-based SAR image classification: The potential of modeling the statistical distribution of patches with Gaussian mixtures ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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