基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法

发布时间：2017-11-29 02:31

  本文关键词：基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法

  更多相关文章： 合成孔径雷达 地物分类 Bhattacharyya相似度 Gamma分布

【摘要】：传统的基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题,提出了一种基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的SAR图像区域。接着定义Bhattacharyya相似度来描述区域之间的统计相似程度,并推导了其对应Gamma分布的解析表达式。最后,以图像区域为分类单元,基于最大区域Bhattacharyya相似度准则实现SAR图像地物分类。利用实测SAR图像的地物分类结果表明,该方法性能优于经典的基于像素的最大似然分类方法和支持矢量机方法,且优于基于区域的最小距离法。
【作者单位】： 国防科学技术大学电子科学与工程学院;空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金(61331015,61372163)资助课题
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种具有全天时、全天候成像能力的主动式微波成像传感器。自从SAR图像诞生以来,SAR图像解译算法的研究一直受到国内外学者的普遍重视[1-4]。SAR图像地物分类是近年来SAR图像解译的研究热点之一[4-8],其在沙漠化评估、农作

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本文编号：1235905