基于极化GO分布和MRF的多视PolSAR图像迭代分类方法 |
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作者姓名: | 周晓光 贺志国 匡纲要 万建伟 |
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作者单位: | 国防科技大学电子科学与工程学院,长沙410073 |
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摘 要: | 提出了一种多视极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性,并进行初始的最大似然分类,然后利用马尔可夫随机场(MRF)估计像素类标号的先验概率,最后根据MAP(最大后验概率)准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高,收敛速度快。利用NASA/JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。
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关 键 词: | 极化合成孔径雷达(PolSAR) 分类 极化G0分布 马尔可夫随机场(MRF) 最大后验概率(MAP) |
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