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公开(公告)号:CN107203791A
公开(公告)日:2017-09-26
申请号:CN201710522622.4
申请日:2017-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于异极化比和散射功率熵的极化SAR图像分类方法,用于解决现有无监督极化SAR图像分类方法中存在的分类精度低的技术问题。实现步骤为:去除待分类的极化SAR图像中的相干斑噪声;对极化SAR图像进行Freeman分解,得到图像的三种散射功率;根据三种散射功率计算图像的散射功率熵;利用三种散射功率和散射功率熵把极化SAR图像初始划分为7类;计算极化SAR图像中每个像素点的共极化与交叉极化分量之间的比值:异极化比;利用该比值对7类极化SAR数据中的每一类进行同比例的细分;基于特定的类间合并准则对分类结果进行合并;对合并后的结果进行复Wishart迭代并上色,得到最终的彩色分类图。
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公开(公告)号:CN107203791B
公开(公告)日:2019-12-31
申请号:CN201710522622.4
申请日:2017-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于异极化比和散射功率熵的极化SAR图像分类方法,用于解决现有无监督极化SAR图像分类方法中存在的分类精度低的技术问题。实现步骤为:去除待分类的极化SAR图像中的相干斑噪声;对极化SAR图像进行Freeman分解,得到图像的三种散射功率;根据三种散射功率计算图像的散射功率熵;利用三种散射功率和散射功率熵把极化SAR图像初始划分为7类;计算极化SAR图像中每个像素点的共极化与交叉极化分量之间的比值:异极化比;利用该比值对7类极化SAR数据中的每一类进行同比例的细分;基于特定的类间合并准则对分类结果进行合并;对合并后的结果进行复Wishart迭代并上色,得到最终的彩色分类图。
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