基于U分布的PolSAR图像无监督MAP分类方法

发布时间：2017-10-22 16:27

  本文关键词：基于U分布的PolSAR图像无监督MAP分类方法

  更多相关文章： 极化合成孔径雷达(PolSAR) 无监督分类 U分布 梅林(Mellin)变换 马尔科夫随机场(MRF)

【摘要】：结合U分布对不同匀质性极化合成孔径雷达(PolSAR)数据的广泛建模能力及Potts马尔科夫随机场(MRF)模型对像素点之间类相关性的建模能力,提出了一种基于最大后验概率(MAP)准则的PolSAR图像无监督分类方法。利用迭代条件模式算法和Metropolis采样算法对像素点的类别进行更新,迭代过程中分布参数的估计采用基于梅林(Mellin)变换的矩阵对数累积量方法,以迭代过程中出现次数最多的类别最为像素点的最终分类结果。利用NASA/JPL实验室AIRSAR系统获取旧金山湾的PolSAR数据,对本文分类算法的有效性以及分布的杂波建模能力进行了仿真验证。实验结果表明,本文分类算法的精度优于Lee分类算法,分布对PolSAR数据的杂波建模准确性总体上优于复Wishart分布、K分布和G0分布。
【作者单位】： 海军装备研究院;
【关键词】： 极化合成孔径雷达(PolSAR) 无监督分类 U分布 梅林(Mellin)变换 马尔科夫随机场(MRF)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 1引言全极化合成孔径雷达(PolSAR,polarimetricSAR)可以提供目标在HH、HV、VH和VV等4种极化状态下的散射回波信号。这些回波信号包含了完整的目标极化信息,可以为SAR图像中地物的准确分类提供了丰富的信息源。针对Pol-SAR图像分类技术展开了广泛而深入的研究。一方面,通过对Po

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本文编号：1079194