一种新的极化SAR图像非监督分类算法研究

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FreemanDurden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.

关键词：Mean-Shift、非监督分类、Freeman-Durden分解

所属期刊栏目：34

分类号：P237.3(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金资助项目40801183,60890074;国家863计划资助项目2007AA12Z180,2007AA12Z155

在线出版日期：2010-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：910-913,后插3