基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法

摘要：

传统的基于像素的合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题，提出了一种基于区域 Bhattacharyya 相似度的 SAR 图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的 SAR 图像区域。接着定义 Bhattacharyya 相似度来描述区域之间的统计相似程度，并推导了其对应 Gamma 分布的解析表达式。最后，以图像区域为分类单元，基于最大区域 Bhatta-charyya 相似度准则实现 SAR 图像地物分类。利用实测 SAR 图像的地物分类结果表明，该方法性能优于经典的基于像素的最大似然分类方法和支持矢量机方法，且优于基于区域的最小距离法。

关键词：合成孔径雷达、地物分类、Bhattacharyya相似度、Gamma分布

所属期刊栏目：38

分类号：TN957.52

资助基金：国家自然科学基金61331015，61372163资助课题

在线出版日期：2017-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2752-2757