一种综合多特征的全极化SAR图像分割方法

发布时间：2018-07-17 19:42

【摘要】：提出了一种综合利用极化特征、统计特征和几何形状特征的全极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,基于相干矩阵Pauli分解构建对象间的极化特征相似性准则,根据相干矩阵的Wishart分布假设构建对象间的统计特征相似性准则;制定对象合并过程中多特征的综合策略,通过极化特征增强及权重调整统一各类特征异质度的水平,最终建立全极化SAR图像多特征综合分割流程。实验结果表明,该方法能有效抑制斑点噪声,地物边界分割准确,特别是对具有均质纹理的农田、水体等分割效果较好。
[Abstract]:A fully polarized SAR image segmentation method based on polarimetric features, statistical features and geometric features is proposed. In this method, fractal network evolution algorithm is used to construct the similarity criterion of polarization characteristics based on Pauli decomposition of coherent matrix, and statistical similarity criterion of objects is constructed according to Wishart distribution hypothesis of coherent matrix. The synthesis strategy of multiple features in the process of object merging is formulated, and the multi-feature synthesis segmentation process of fully polarized SAR images is established through the enhancement of polarization features and the adjustment of weights to unify the level of various feature heterogeneity. The experimental results show that this method can effectively suppress speckle noise, and the boundary segmentation of ground objects is accurate, especially for farmland with homogeneous texture, water body and so on.
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41301477) 中国博士后科学基金资助项目(2012M521497) 武汉市学科带头人计划资助项目(201271130443) 中国地质大学(武汉)中央高校基本科研业务费专项资金资助项目~~
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2130733