發(fā)布時間：2017-11-06 07:01

  本文關(guān)鍵詞：基于KummerU和MRF的極化SAR分類算法研究

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【摘要】：為了加入空間關(guān)系和抑制斑點(diǎn)噪聲,本文提出了基于Kummer U模型和馬爾科夫隨機(jī)場(MRF)的極化SAR分類算法,該算法采用Kummer U分布來建模極化SAR數(shù)據(jù),根據(jù)Kummer U的參數(shù)變化能夠建模各種類型的地物。同時,MRF框架加入圖像的上下文關(guān)系,能夠獲得區(qū)域一致的分類結(jié)果。
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué);福建農(nóng)林大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(31300473,61173090) 福建省自然科學(xué)基金資助項目(2014J01073)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 0引言極化合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像分類是極化SAR圖像處理的重要任務(wù),對國防建設(shè),農(nóng)業(yè)發(fā)展都有很大的作用。最近,越來越多的學(xué)者開始關(guān)注極化SAR圖像的分類。提出了很多極化SAR數(shù)據(jù)模型和分類算法。例如,經(jīng)典的H/α分類算法[1]是將極化SAR數(shù)據(jù)分解為散射熵H和散射角α,它們能夠，

本文編號：1147816