一种新的极化SAR图像非监督分类算法研究

被引：14

作者：

邹同元

杨文

代登信

孙洪

机构：

[1] 武汉大学电子信息学院

来源：

武汉大学学报(信息科学版) | 2009年 / 08期

关键词：

Mean-Shift; 非监督分类; Freeman-Durden分解;

D O I：

10.13203/j.whugis2009.08.006

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

提出了一种建立在Mean-shift过分割结果区域图上的极化SAR图像非监督分类算法。首先通过Mean-shift算法得到极化SAR图像的过分割结果区域图,并将过分割小块视为"超级像素",然后在Freeman-Durden分解的基础上引入散射功率熵和各向异性量参数来进一步分析"超级像素"的混合散射机制问题,最后结合Wishart迭代聚类实现极化SAR图像的非监督分类。实验表明,该算法具有较为满意的分类效果。

引用

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页数：5