[發明專利]基于Freeman分解和數據分布特征的極化SAR圖像分類方法

有效

• 申請號: 201210415131.7
• 申請日: 2012-10-25
• 公開（公告）號: CN102968640A
• 公開（公告）日: 2013-03-13
• 發明（設計）人: 王爽;侯小瑾;李崇謙;李婷婷;劉亞超;馬文萍;馬晶晶;劉坤;張濤
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，涉及極化合成孔徑雷達SAR圖像地物分類領域的應用，具體的說是一種基于Freeman分解和數據分布特征的極化SAR圖像分類方法，可用于對極化SAR圖像的進行地物分類。

背景技術

隨著雷達技術的發展，極化SAR已成為SAR的發展趨勢，極化SAR能夠得到更豐富的目標信息，在農業、林業、軍事、地質學、水文學和海洋等方面具有廣泛的研究和應用價值，如地物種類的識別、農作物成長監視、產量評估、地物分類、海冰監測、地面沉降監測，目標檢測和海洋污染檢測等。極化圖像分類的目的是利用機載或星載極化傳感器獲得的極化測量數據,確定每個像素所屬的類別。經典的極化SAR分類方法包括：

Cloude等人提出了基于H/α目標分解的極化SAR圖像非監督分類方法，見Cloude?S?R，Pottier?E．An?entropy?based?classification?scheme?for?land?applications?ofpolarimetric?SAR[J]．IEEE?Trans．Geosci．Remote?Sensing．1997，35(1)：549-557．該方法主要是通過Cloude分解提取兩個表征極化數據的特征H和α，然后根據H/α平面將極化圖像劃分為9個區域，其中一個理論上不可能存在的區域，因此最終將圖像劃分為8類。H/α分類存在的兩個缺陷：一個是區域的劃分過于武斷；另一個是當同一個區域里共存幾種不同的地物時，將不能有效區分。

Lee等人提出了基于H/α目標分解和Wishart分類器的H/α-Wishart非監督分類方法，見Lee?J?S，Grunes?M?R，Ainsworth?T?L，et?a1．Unsupervised?classification?usingpolarimetric?decomposition??and?the??comp?lex??Wishart??classifier[J]．IEEETrans．Geosci．Remote?Sensing．1999，37(5)：2249-2258．該方法是在原始H/α分類基礎上增加了Wishart迭代，主要是對H/α劃分后的8類利用Wishart分類器對每一個像素進行重新劃分，從而有效的提高了分類的精度，但是該方法不能很好的保持各類的極化散射特性。

J.S.Lee等基于Freeman分解于提出了一種基于Freeman-Durden分解的多極化圖像非監督分類算法，見Lee?J?S，Grunes?M?R，Pottier?E，et?a1．Unsupervised?terrainclassification?preserving?polarimetric??scattering??characteristic[J]．IEEETrans．Geosci．Remote?Sensing．2004，42(4)：722-731．該方法主要是通過Freeman分解獲取平面散射功率、二面角散射功率和體散射功率，然后根據這三個散射功率的大小對極化數據進行劃分，并對初始劃分進行類別合并，最后再利用Wishart分類器進行迭代，重新劃分，提高分類效果。該方法結合了Freeman分解和復Wishart分布，具有保持極化SAR的主要散射機制純凈性的特性，但是該方法中由于Freeman分解中的多類的劃分以及合并，因而計算復雜度較高，分類時間長。

發明內容

本發明的目的在于針對已有技術的不足，提出一種基于Freeman分解和數據分布特征的極化SAR圖像分類方法，以降低計算復雜度，提高分類速度。

為實現上述目的，本發明包括如下步驟：

（1）讀入一幅待分類的極化SAR圖像，對圖像中的每個像素點進行Freeman分解，得到三個散射功率P_s,P_d,P_v，其中P_s表示表面散射功率，P_d表示二面角散射功率，P_v表示體散射功率；