基于sdit和svm的極化sar圖像分類方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于SDIT和SVM的極化SAR圖像分類方法，本方法實現(xiàn)步驟為：（1）輸入圖像；（2）濾波；（3）提取散射偏振紋理特征；（4）組合特征并歸一；（5）訓(xùn)練分類器；（6）預(yù)測分類；（7）計算精度；（8）輸出結(jié)果；本發(fā)明相對于已有的方法可以使經(jīng)驗風(fēng)險和期望風(fēng)險同時最小，具有較強泛化能力，較低分類復(fù)雜度的優(yōu)點，具有更全面細(xì)致地描述圖像特征，提高分類精度的優(yōu)點，同時具有更好地去噪效果，使極化合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的輪廓、邊緣更加清晰，提高圖像質(zhì)量，改善極化SAR圖像分類性能的優(yōu)點。
【專利說明】基于SDIT和SVM的極化SAR圖像分類方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，更進(jìn)一步涉及極化合成孔徑雷達(dá)圖像地物分類【技術(shù)領(lǐng)域】中的一種基于散射分解、偏振參數(shù)、圖像紋理的特征組合(ScatteringDecomposition、Image Texture, SDIT)和支持向量機(Support Vector Machine, SVM)的極化合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)圖像分類方法。本發(fā)明可用于對極化SAR圖像的地物進(jìn)行分類，能有效的提高極化SAR圖像分類的精度。
【背景技術(shù)】
[0002]極化SAR雷達(dá)能夠得到更豐富的目標(biāo)信息，在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、軍事、地質(zhì)學(xué)、水文學(xué)和海洋等方面具有廣泛的研究和應(yīng)用價值，如地物種類的識別、農(nóng)作物成長監(jiān)視、產(chǎn)量評估、地物分類、海冰監(jiān)測、地面沉降監(jiān)測，目標(biāo)檢測和海洋污染檢測等。極化SAR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(shù)據(jù)，確定每個像素所屬的類別。
[0003]西安電子科技大學(xué)擁有的專利技術(shù)“基于Freeman分解和同極化比的極化SAR圖像分類方法”(專利申請?zhí)?201110164401.7，授權(quán)
【發(fā)明者】王爽, 焦李成, 高琛瓊, 牛東, 馬文萍, 馬晶晶, 侯彪 申請人:西安電子科技大學(xué)