基于极化合成的目标分类算法

• 作者: 张芬 汪洋 鲁加国
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 极化合成 最佳极化 目标分类 最小距离分类器
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 30-32,36
• 页数: 4页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 2540字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.03.009

摘要

极化合成是极化SAR图像处理的一种重要方法,它能在成像处理后,利用已获得的Sinclair矩阵重新生成任意极化方式下的雷达接收功率图像,并能通过选取收发天线极化状态相同或正交,分别得到描述目标散射特性的共极化特征图和交叉极化特征图.根据极化合成理论和极化特征图的概念,可以获取目标的最佳极化.将其作为分类器的输入特征量,提出了一种基于极化合成的目标分类算法,并对实测极化SAR数据进行了分类实验.结果表明,该算法对于从极化SAR数据中获取目标的最佳极化,进而对目标进行分类是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张芬	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	23	114	4.0	10.0