基于复Wishart分布的极化SAR图像无监督分类

发布时间：2017-08-26 16:43

  本文关键词：基于复Wishart分布的极化SAR图像无监督分类

  更多相关文章： 合成孔径雷达 散射参数 地物分类 Wishart分布 先验概率

【摘要】：文中使用了一种无监督算法对全极化合成孔径雷达数据进行地物分类。不同于其他算法对像素统计特性分类而忽略他们的散射特性,这种算法不仅使用了统计分类,而且还保留了其主要的散射特性。本算法采用的是由Freeman和Durden以散射模型为基础开发的分解算法和基于复Wishart分布的距离度量分类器的组合。首先是应用Freeman和Durden分解划分像素分成三个散射类:表面散射,体散射和二面角散射;然后在此基础上将这三个散射类分为多个聚类,通过迭代Wishart分类器将其更精准地分类;最后,根据散射类别的自然颜色对其进行像素编码,提出颜色填充的方案。通过实验结果比对来证明该方法比H/α方法更具有优越性。
【作者单位】： 四川信息职业技术学院电子工程系;
【关键词】： 合成孔径雷达 散射参数 地物分类 Wishart分布 先验概率
【基金】：国家自然科学基金青年项目(31300912)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言全极化合成孔径雷达(SAR)图像分类是极化SAR图像处理的一个重要组成部分,如地形侦察、土地调查、灾害监测等领域。早期的分类算法,是基于他们的统计特征进行分类的。对于单视数全极化SAR数据,Kong等提出基于距离度量的复高斯分布的最大似然分类。Yueh等和Lim等把它应用到

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本文编号：742440