本文關(guān)鍵詞：基于加權(quán)合成核與三重Markov場的極化SAR圖像分類方法

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【摘要】：馬爾可夫隨機場(Markov Random Field,MRF)廣泛用于處理遙感圖像的分類問題,然而MRF在構(gòu)建極化合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像模型時未考慮其非平穩(wěn)特性且對初始分類較為敏感,為此本文提出了一種基于加權(quán)合成核與三重馬爾可夫隨機場(Triplet Markov Field,TMF)的極化SAR圖像分類方法.該方法依據(jù)訓(xùn)練樣本在特征空間上的距離,提出了加權(quán)合成核函數(shù)權(quán)重系數(shù)的自適應(yīng)確定方法以提高初始分類的精度和普適性;為充分考慮極化SAR圖像的非平穩(wěn)統(tǒng)計特性,利用TMF對極化SAR圖像進行統(tǒng)計建模以實現(xiàn)貝葉斯分類.實驗結(jié)果表明,與基于MRF的極化SAR圖像分類方法相比,本文所提方法可獲得更高的分類精度和更平滑的同質(zhì)區(qū)域分類結(jié)果,而且本文方法能更好地保持圖像邊緣信息.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61271297;No.61272281;No.61301284) 博士學(xué)科點科研專項基金(No.20110203110001) 國家部委預(yù)研基金(No.9140A07020913DZ01001;No.9140C010205140C01004)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1引言圖像分類是極化合成孔徑雷達(Synthetic ApertureRadar,SAR)圖像解譯的重要內(nèi)容之一,已廣泛用于民用領(lǐng)域和軍事領(lǐng)域[1,2],比如,在地表覆蓋測繪方面,可利用極化SAR圖像分類研究城市發(fā)展變遷,農(nóng)作物生長狀況和分布情況,地質(zhì)分布和礦產(chǎn)分布情況等.在海洋研究和地球變化研究

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