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摘要:
散射熵能较好地反映目标散射的随机性,但忽略了相干矩阵特征分解后3个相干散射成分之间的关系.为了更充分地利用极化信息提取更有效的特征,该文提出一种描述目标散射成分一致性的新参数,并利用该参数进行图像分类.新参数融合了相干矩阵的特征值分布信息与各正交散射成分之间的相似性信息,反映了目标的整体散射机制接近于某种单一相干散射的程度.利用该新特征替代散射熵,先对AIRSAR的旧金山L波段数据进行初始分割,然后进行基于Wishart分类器的迭代调整.实验结果表明:利用该特征能够更准确地实现图像分类,展现地物细节,从而证实了该特征的有效性.
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文献信息
篇名 基于散射成分一致性参数的极化SAR图像分类
来源期刊 清华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 合成孔径雷达 雷达极化 特征提取 一致性参数 图像分类
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 电子工程
研究方向 页码范围 908-912
页数 5页 分类号 TP751.1
字数 语种 中文
DOI 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2016.25.033
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研究主题发展历程
节点文献
合成孔径雷达
雷达极化
特征提取
一致性参数
图像分类
研究起点
研究来源
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期刊影响力
清华大学学报(自然科学版)
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1000-0054
11-2223/N
大16开
北京市海淀区清华园清华大学
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chi
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