一种综合多特征的全极化SAR图像分割方法
提出了一种综合利用极化特征、统计特征和几何形状特征的全极化SAR图像分割方法.该方法采用分形网络演化算法思想,基于相干矩阵Pauli分解构建对象间的极化特征相似性准则,根据相干矩阵的Wishart分布假设构建对象间的统计特征相似性准则;制定对象合并过程中多特征的综合策略,通过极化特征增强及权重调整统一各类特征异质度的水平,最终建立全极化SAR图像多特征综合分割流程.实验结果表明,该方法能有效抑制斑点噪声,地物边界分割准确,特别是对具有均质纹理的农田、水体等分割效果较好.
全极化SAR、分割、多特征综合、分形网络演化算法
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P237;TN957.52(摄影测量学与测绘遥感)
国家自然科学基金资助项目41301477;中国博士后科学基金资助项目2012M521497;武汉市学科带头人计划资助项目201271130443;中国地质大学武汉中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;The National Natural Science Foundation of China,No.41301477; China Postdoctoral Science Foundation,No.2012M521497; Wuhan Academic Leaders Plan Funded Projects,No.201271130443; Fundamental Research Funds for the Central Universities,China University of Geosciences Wuhan.
2015-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1419-1424
