[發明專利]基于動態紋理特征的極化SAR圖像地物分類方法有效
| 申請號： | 201810260051.6 | 申請日： | 2018-03-27 |
| 公開（公告）號： | CN108446652B | 公開（公告）日： | 2021-09-03 |
| 發明（設計）人： | 徐新;楊瑞;桂容;王磊;卜方玲 | 申請（專利權）人： | 武漢大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06T3/60;G06T7/41 |
| 代理公司： | 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 嚴彥 |
| 地址： | 430072 湖*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 動態 紋理 特征 極化 sar 圖像 地物 分類 方法 | ||
1.一種基于動態紋理特征的極化SAR圖像地物分類方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1，讀入極化SAR數據；
步驟2，數據濾波；
步驟3，生成Pauli偽彩圖像序列，包括利用極化基變換，將原始極化SAR數據變換為不同極化基下的極化SAR數據；對每一極化基下的極化SAR數據，使用Pauli分解分量合成一幅RGB偽彩圖像；將偽彩圖像按照極化基旋轉角度由小到大排列為一組Pauli偽彩圖像序列；
步驟4，動態分形紋理特征提取，包括對Pauli偽彩圖像序列提取動態分形紋理特征，刻畫地物散射響應隨極化基變化而變化的不同規律，并以此作為地物分類的特征；
步驟5，利用隨機森林分類器進行第一次地物分類，初步得到被分為地物邊界區域類的樣本；
步驟6，對在步驟5中被分為地物邊界區域一類的樣本，按照步驟4重新提取動態分形紋理特征，利用隨機森林分類器進行第二次分類；
步驟7，使用擇多濾波器對步驟5、6兩步的分類結果進行平滑處理，獲得地物分類結果。
2.根據權利要求1所述基于動態紋理特征的極化SAR圖像地物分類方法，其特征在于：步驟4所述動態分形紋理特征提取，其具體實現包括以下子步驟：
步驟4.1，以極化SAR圖像的每一個像素點為中心，選擇鄰域大小為15x15像素的數據立方，獲得其三個方向的中心截面圖像，其中N為Pauli偽彩圖像序列長度；
步驟4.2，將步驟4.1中獲得的三幅中心截面圖像轉換為灰度圖像，利用多層大津法將每一幅灰度圖像分解為若干幅二值化圖像；
步驟4.3，對步驟4.2中獲得的每一幅二值化圖像，求平均灰度等級Vi與面積Ai，然后提取輪廓，計算Hausdorff分形維度Di，得到特征向量；
步驟4.4，將步驟4.3中從三個中心橫截面所產生的全部二值化圖像中提取出的特征向量按序連結為一個長特征向量，作為該像素點的動態分形紋理特征。
3.根據權利要求1或2所述基于動態紋理特征的極化SAR圖像地物分類方法，其特征在于：步驟3的極化基變換，是通過旋轉極化方位角φ進行旋轉變換，或者通過橢率角τ進行旋轉變換。
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