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极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。 相似文献
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全极化SAR数据信息丰富,仅利用单一的极化特征和基于像元的分类很难得到较好的分类效果。因此,提出了全极化数据特征优选结合面向对象方法进行土地覆盖分类。以云南西双版纳州勐腊县和普洱市思茅区的Terra SAR-X的X波段全极化雷达数据为信息源,首先对全极化SAR数据进行预处理,提取研究区Pauli RGB图像后,利用影像分割技术对Pauli RGB图像进行分割,作为分类的基本单元;然后对SAR影像提取极化分解特征和Span影像的纹理特征,选取最优特征集合;最后利用面向对象模糊分类方法进行土地覆盖分类,并采用实地调查数据对分类结果进行了精度评价。试验结果表明,面向对象方法可以很好地去除噪声的影响,最优组合的特征波段使得分类结果更加精确。西双版纳州勐腊县总体分类精度达到88.5%,普洱市思茅区总体分类精度达到86.8%,较之H/A/α-Wishart分类方法精度提高了40%以上。 相似文献
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对SAR有源干扰效果评估方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据SAR成像工作原理以及有源干扰对SAR作用的特点,利用SAR图像质量评估指标,提出用主观评估、点目标成像以及散射区域目标成像的方法来评价有源干扰对SAR的干扰效果,并就等效视数和图像动态范围对干扰效果的度量问题进行了探讨。 相似文献
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基于幅度与梯度综合信息的SAR图像非线性扩散去噪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
探讨SAR图像相干斑抑制的非线性扩散方程方法.以抑制SAR图像噪声,提高图像质量.通过分析SAR图像的幅度分布特性,建立基于SAR图像幅度信息的非线性扩散方程,使方程在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征.同时为避免噪声对图像中幅度分布的影响,在每一步迭代之前,采用基于梯度信息的非线性扩散方程对图像进行预处理,得到了一种基于图像幅度和梯度综合信息的非线性扩散去噪方法.计算结果表明,本文方法在整体上均具有较好的去噪效果,去噪后的图像较传统方法具有更高的等效视数和边缘保持指数,既能充分抑制背景区域的噪声,又能保护目标点,还很少出现虚假目标. 相似文献
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根据吉布斯马尔可夫随机场模型和SAR图像斑点噪声的伽玛分布统计特性,应用模拟退火算法.实现雷达截面的全局优化伪似然估计。本文将新解4选1的方法从极化SAR图像推广到一般SAR图像;提出一个实用有效的图像特征检测法;说明了一阶模型和零阶模型之间的联系.并给出满意的处理结果。 相似文献