本文選題：合成孔徑雷達 + 對象��； 參考：《計算機應用》2014年05期

【摘要】：面向?qū)ο蠓椒ㄒ殉蔀槿珮O化合成孔徑雷達(SAR)影像處理的常用方法,但是極化分解仍以組成對象的像素為計算單元,針對以像素為單位的極化分解效率低的問題,提出一種面向?qū)ο蟮臉O化分解方法。通過散射相似性系數(shù)加權(quán)迭代,獲得對象的極化表征矩陣并對其收斂性進行了分析,以對象極化表征矩陣的極化分解代替對象區(qū)域內(nèi)所有像素的分解,提高極化特征獲取效率。在此基礎上,綜合影像對象空間特征,并通過特征選擇與支持向量機(SVM)分類進行分析和評價。通過AIRSAR Flevoland影像數(shù)據(jù)實驗表明,面向?qū)ο蟮姆纸夥椒軌驕p少對象極化特征提取的時間,同時提高地物目標的分類精度。相對于監(jiān)督Wishart方法,提出方法的總體精度和Kappa值分別提高了17%和20%。
[Abstract]:Object-Oriented method has become a common method for image processing of fully polarized synthetic Aperture Radar (SAR), but polarization decomposition still takes the pixel of the object as the computing unit, aiming at the problem of low efficiency of polarimetric decomposition based on pixel. An object-oriented polarization decomposition method is proposed. Through the weighted iteration of scattering similarity coefficient, the polarization representation matrix of the object is obtained and its convergence is analyzed. The polarization decomposition of the object polarization representation matrix replaces the decomposition of all pixels in the object region to improve the efficiency of obtaining polarization features. On this basis, the spatial features of image objects are synthesized and analyzed and evaluated by feature selection and support vector machine (SVM) classification. The experiment of AIRSAR Flevoland image data shows that the object-oriented decomposition method can reduce the time of polarimetric feature extraction and improve the classification accuracy of objects. Compared with the supervised Wishart method, the total accuracy and Kappa value of the proposed method are increased by 17% and 20%, respectively.
【作者單位】： 上海交通大學自動化系;系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點實驗室(上海交通大學);
【基金】：國家973計劃項目(2012CB719903) 國家自然科學基金委創(chuàng)新研究群體資助項目(61221003) 國家自然科學基金資助項目(41071256);國家自然科學基金青年科學基金資助項目(41101386) 上海交通大學理工交叉基金資助項目(X198144)
【分類號】：TN958

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1809543