本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)Wishart分布的極化SAR圖像無監(jiān)督分類

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【摘要】：文中使用了一種無監(jiān)督算法對全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行地物分類。不同于其他算法對像素統(tǒng)計特性分類而忽略他們的散射特性,這種算法不僅使用了統(tǒng)計分類,而且還保留了其主要的散射特性。本算法采用的是由Freeman和Durden以散射模型為基礎(chǔ)開發(fā)的分解算法和基于復(fù)Wishart分布的距離度量分類器的組合。首先是應(yīng)用Freeman和Durden分解劃分像素分成三個散射類:表面散射,體散射和二面角散射;然后在此基礎(chǔ)上將這三個散射類分為多個聚類,通過迭代Wishart分類器將其更精準地分類;最后,根據(jù)散射類別的自然顏色對其進行像素編碼,提出顏色填充的方案。通過實驗結(jié)果比對來證明該方法比H/α方法更具有優(yōu)越性。
【作者單位】： 四川信息職業(yè)技術(shù)學院電子工程系;
【關(guān)鍵詞】： 合成孔徑雷達 散射參數(shù) 地物分類 Wishart分布 先驗概率
【基金】：國家自然科學基金青年項目(31300912)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 0引言全極化合成孔徑雷達(SAR)圖像分類是極化SAR圖像處理的一個重要組成部分,如地形偵察、土地調(diào)查、災(zāi)害監(jiān)測等領(lǐng)域。早期的分類算法,是基于他們的統(tǒng)計特征進行分類的。對于單視數(shù)全極化SAR數(shù)據(jù),Kong等提出基于距離度量的復(fù)高斯分布的最大似然分類。Yueh等和Lim等把它應(yīng)用到

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