本文關(guān)鍵詞：基于U分布的PolSAR圖像無監(jiān)督MAP分類方法

  更多相關(guān)文章： 極化合成孔徑雷達(PolSAR) 無監(jiān)督分類 U分布 梅林(Mellin)變換 馬爾科夫隨機場(MRF)

【摘要】：結(jié)合U分布對不同勻質(zhì)性極化合成孔徑雷達(PolSAR)數(shù)據(jù)的廣泛建模能力及Potts馬爾科夫隨機場(MRF)模型對像素點之間類相關(guān)性的建模能力,提出了一種基于最大后驗概率(MAP)準則的PolSAR圖像無監(jiān)督分類方法。利用迭代條件模式算法和Metropolis采樣算法對像素點的類別進行更新,迭代過程中分布參數(shù)的估計采用基于梅林(Mellin)變換的矩陣對數(shù)累積量方法,以迭代過程中出現(xiàn)次數(shù)最多的類別最為像素點的最終分類結(jié)果。利用NASA/JPL實驗室AIRSAR系統(tǒng)獲取舊金山灣的PolSAR數(shù)據(jù),對本文分類算法的有效性以及分布的雜波建模能力進行了仿真驗證。實驗結(jié)果表明,本文分類算法的精度優(yōu)于Lee分類算法,分布對PolSAR數(shù)據(jù)的雜波建模準確性總體上優(yōu)于復Wishart分布、K分布和G0分布。
【作者單位】： 海軍裝備研究院;
【關(guān)鍵詞】： 極化合成孔徑雷達(PolSAR) 無監(jiān)督分類 U分布 梅林(Mellin)變換 馬爾科夫隨機場(MRF)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1引言全極化合成孔徑雷達(PolSAR,polarimetricSAR)可以提供目標在HH、HV、VH和VV等4種極化狀態(tài)下的散射回波信號。這些回波信號包含了完整的目標極化信息,可以為SAR圖像中地物的準確分類提供了豐富的信息源。針對Pol-SAR圖像分類技術(shù)展開了廣泛而深入的研究。一方面,通過對Po

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本文編號：1079194