【摘要】：針對復(fù)雜場景的極化合成孔徑雷達(dá)(Synthetic aperture radar,SAR)圖像,堆疊自編碼模型能夠自動學(xué)習(xí)高層特性,有效表示城區(qū)、森林等復(fù)雜地物的結(jié)構(gòu),然而,卻難以保持圖像的邊界和細(xì)節(jié).為了克服該缺點,本文結(jié)合深度自編碼器和極化層次語義模型(Polarimetric hierarchical semantic model,PHSM),提出了新的無監(jiān)督的極化SAR圖像分類算法.該方法根據(jù)極化層次語義模型,將復(fù)雜的極化SAR圖像劃分為聚集、勻質(zhì)和結(jié)構(gòu)三大區(qū)域.對聚集區(qū)域,采用堆疊自編碼模型進(jìn)行高層特征表示,并構(gòu)造字典得到稀疏特征進(jìn)行分類;對勻質(zhì)區(qū)域,采用層次模型進(jìn)行分類;對于結(jié)構(gòu)區(qū)域,進(jìn)行線目標(biāo)保留和邊界定位.實驗結(jié)果表明,該算法通過不同的分類策略優(yōu)勢互補,能夠得到區(qū)域一致性好且邊界保持的分類結(jié)果.
[Abstract]:For the polarimetric synthetic Aperture Radar (Synthetic aperture) images of complex scenes, the stacked self-coding model can automatically learn the high-level characteristics and effectively represent the structures of complex objects such as urban areas and forests. However, it is difficult to maintain the boundaries and details of the images. In order to overcome this shortcoming, a new unsupervised polarimetric SAR image classification algorithm is proposed by combining the depth self-encoder with the polarimetric hierarchical semantic model (Polarimetric hierarchical semantic model PHSM). According to the semantic model of polarization hierarchy, the complex polarimetric SAR images are divided into three regions: aggregation, homogeneity and structure. For the clustering region, the stacked self-coding model is used for high-level feature representation, and the dictionary is constructed to obtain sparse features for classification; for homogeneous region, hierarchical model is used to classify; for structural region, line object reservation and boundary location are carried out. The experimental results show that the proposed algorithm can obtain the classification results with good regional consistency and boundary preservation by complementing the different classification strategies.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)計算機學(xué)院;西安理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;西安電子科技大學(xué)智能感知與圖像理解教育部重點實驗室;福建農(nóng)林大學(xué)計算機與信息學(xué)院;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB329402) 國家自然科學(xué)基金(61573267,61571342,61572383);國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目(31300473) 教育部“長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊發(fā)展計劃”(IRT1170) 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計劃(B07048) 福建省自然科學(xué)基金(2014J01073)資助~~
【分類號】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2162442