基于散射熵和三分量分解平面的极化SAR图像分类方法
摘要:
本发明提供一种基于散射熵和三分量分解平面的极化SAR图像分类方法,涉及雷达图像处理技术领域。该方法将散射熵和Freeman三分量对目标地物初始划分为9类,并根据9个类别计算聚类中心,根据Wishart距离将目标地物聚类到期望的数目,首先根据散射熵H将地物分为高熵散射地物、中熵散射地物和低熵散射地物,再分别将3个类别按表面散射、偶次散射和体散射划分为9类地物,然后用Wishart分类器对初始分类进行更进一步的划分。本发明能够对极化SAR图像进行更加准确的分类,在处理过程中没有近似,能较好的保留细节信息,大大减少城镇地区的错误分类。
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