基于U分布的PolSAR图像无监督MAP分类方法

王日胜; 袁湛; 夏明卓; 李岩; 胡兵

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基于U分布的PolSAR图像无监督MAP分类方法

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结合U分布对不同匀质性极化合成孔径雷达(PolSAR)数据的广泛建模能力及Potts马尔科夫随机场(MRF)模型对像素点之间类相关性的建模能力,提出了一种基于最大后验概率(MAP)准则的PolSAR图像无监督分类方法。利用迭代条件模式算法和Metropolis采样算法对像素点的类别进行更新,迭代过程中分布参数的估计采用基于梅林(Mellin)变换的矩阵对数累积量方法,以迭代过程中出现次数最多的类别最为像素点的最终分类结果。利用NASA/JPL实验室AIRSAR系统获取旧金山湾的PolSAR数据,对本文分类算法的有效性以及分布的杂波建模能力进行了仿真验证。实验结果表明,本文分类算法的精度优于Lee分类算法,分布对PolSAR数据的杂波建模准确性总体上优于复Wishart分布、K分布和G0分布。

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来源
《光电子．激光》 |2015年第4期|788-796|共9页
作者
王日胜; 袁湛; 夏明卓; 李岩; 胡兵;
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作者单位

海军装备研究院;

北京昌平102249;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
极化合成孔径雷达(PolSAR); 无监督分类; U分布; 梅林(Mellin)变换; 马尔科夫随机场(MRF);

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