基于KummerU和MRF的极化SAR分类算法研究

发布时间：2017-11-06 07:01

  本文关键词：基于KummerU和MRF的极化SAR分类算法研究

  更多相关文章： Kummer U模型 极化SAR图像分类 MRF

【摘要】：为了加入空间关系和抑制斑点噪声,本文提出了基于Kummer U模型和马尔科夫随机场(MRF)的极化SAR分类算法,该算法采用Kummer U分布来建模极化SAR数据,根据Kummer U的参数变化能够建模各种类型的地物。同时,MRF框架加入图像的上下文关系,能够获得区域一致的分类结果。
【作者单位】： 西安电子科技大学;福建农林大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31300473,61173090) 福建省自然科学基金资助项目(2014J01073)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言极化合成孔径雷达(SAR)图像分类是极化SAR图像处理的重要任务,对国防建设,农业发展都有很大的作用。最近,越来越多的学者开始关注极化SAR图像的分类。提出了很多极化SAR数据模型和分类算法。例如,经典的H/α分类算法[1]是将极化SAR数据分解为散射熵H和散射角α,它们能够，

本文编号：1147816