基于h/q分解和贝叶斯迭代分类的跑道检测算法

发布时间：2021-11-01 21:29

　　提出一种无监督分类的机场跑道检测方法。首先利用h/q分解对原图像中所有像素点进行粗分类,建立初始样本模板;利用初始样本模板对原图像进行贝叶斯迭代分类,得到分类图;结合跑道的极化散射特性、弱回波特性及形态学处理方法,从分类图中提取出疑似跑道区域;最终应用跑道的结构特征进一步辨识疑似跑道区域,检测出真实机场跑道目标。通过美国UAVSAR系统采集的多组全极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）实测数据验证本文算法的有效性,实验结果说明,所提算法能有效、正确地检测出复杂场景下极化SAR图像中的机场跑道区域,且结构完整清晰,虚警率低。 

【文章来源】：系统工程与电子技术. 2016,38(09)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 h/q分解和贝叶斯分类
    1.1 h/q分解
    1.2 贝叶斯分类
2 本文方法
    2.1 提取初始样本模板
    2.2 贝叶斯迭代分类
    2.3 提取跑道类像素点
    2.4 形态学处理提取疑似跑道区域
    2.5 疑似跑道区域辨识
3 实验结果及分析
4 结论



本文编号：3470775