[發明專利]一種基于Cloude分解的極化SAR圖像分類方法

有效

• 申請號: 201410341457.9
• 申請日: 2014-07-17
• 公開（公告）號: CN104123563B
• 公開（公告）日: 2017-04-12
• 發明（設計）人: 張揚;蔣霞;郝恩義
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 成都宏順專利代理事務所(普通合伙)51227
• 代理人: 周永宏

1.一種基于Cloude分解的極化SAR圖像分類方法，其特征是，包括如下步驟：

步驟S1：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Cloude分解，得到散射熵H和散射角α；

步驟S2：計算散射熵H和散射角α的統計直方圖，并對直方圖進行分割，得到分割閾值，步驟S2具體包含以下分步驟：

步驟S21：計算所述散射熵H和散射角α的統計直方圖；

步驟S22：對得到統計直方圖進行峰值搜索，得到初始峰值，進一步去掉小峰值和相鄰峰值，得到明顯峰值，步驟S22還包括以下分步驟：

步驟S221：找初始峰值，

p₀＝{i,s(i)|s(i)≥s(i-1)&s(i)≥s(i+1),2≤i≤256}，

p₀是初始峰值的集合，當i＝256時，則s(i+1)＝s(1)；

步驟S222：去除小峰值，對于集合p₀，當峰值小于第一閾值時，將這個峰值從集合p₀中去掉；

步驟S223：去除相鄰的峰值，當兩個峰值之間的距離小于第二閾值時，去除較小的峰值；

步驟S23：將得到的明顯峰值輸入到FCM分割器中，得到分割閾值，步驟S23還包括以下分步驟：

步驟S231：初始化直方圖的聚類中心為步驟S22產生的峰值，設定門限ε，t＝1,m＝2，

步驟S232：計算模糊隸屬度，

u~ij(t)=(Σk=1c(d~ij(t)d~ik(t))2m-1)-1,∀i,j,]]>

其中表示第t次迭代計算的模糊隸屬度矩陣中第i行j列的模糊隸屬度，如果dik(t)=0,]]>則uik(t)=1,uij(t)=0,]]>j≠k，其中，d~ij=||fj-v~i||,]]>f_j是映射到直方圖的橫坐標刻度，1≤j≤256，i∈S，以下i,j范圍一致；

步驟S233：計算直方圖的聚類中心

V~i(t+1)=1Σj=1lh(fj)(u~ij(t))m·Σj=1lh(fj)(u~ij(t))mfj,∀i,]]>

其中，h(f_j)是f_j的頻數，l為灰度級；

步驟S234：如果迭代停止，否則t＝t+1，重復步驟S232到步驟S234，得到收斂的聚類中心即峰值和隸屬度矩陣，根據最大隸屬度原則找到分割閾值；

步驟S3：將步驟S2得到的閾值作為散射熵H和散射角α特征構成的二維平面的劃分點，對極化SAR圖像進行初始劃分為m類，得到初始分類的類中心，所述類別數m由步驟S2得到的閾值決定；

步驟S4：將步驟S3得到的類中心和類別數輸入到Wishart分類器中，得到所述極化SAR圖像的分類結果。