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极化SAR图像精细地物分类方法研究与实现

作　者: 胡昊
导　师: 刘兴钊
学　校: 上海交通大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 合成孔径雷达极化图像分类地物分类超像素图像过分割类别数目估计可视化聚类分析
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

极化合成孔径雷达(PolSAR)是近年来遥感领域最为先进的传感器之一。极化SAR图像分类是极化SAR图像解译的重要研究内容和关键技术之一,在民用和军事领域均有重大的理论意义和应用价值。本文针对近年来国内外极化SAR图像分类方法中存在的一些问题,从空间相关性、空间自适应性和类别数目自适应性三个方面对极化SAR地物分类技术展开研究,主要的工作和贡献如下:1)充分考虑了图像中像素与像素之间的空间相关性,引入了计算机视觉领域的超像素概念。根据极化SAR数据所特有的统计特性,有效提取图像中的边缘信息,并结合归一化切割准则,提出一种基于超像素的极化SAR图像监督分类方法。该方法分类结果清晰,易于理解;2)结合H/a-Wishart聚类、四叉树分解和Wishart马尔科夫随机场(Wishart-MRF),提出了一种能够自适应空间复杂度的极化SAR图像分割方法,该方法具有一定的空间自适应性,能够有效保留图像中的细节信息;3)介绍了知识与数据挖掘领域中一种可视化的聚类趋势分析方法,并结合超像素的生成,提出一种基于超像素的极化SAR图像地物类别数目估计与分类方法。该方法在无先验知识的指导下,不但能够较为准确估计出极化SAR图像中地物的类别数目,而且可以快速确定每一种地物类别的聚类中心并以此为基础进行无监督分类。分类的准确度较高,分类结果易于理解和进一步分析。此外,还将该方法拓展到高分辨率SAR领域,结合灰度和纹理特征分析,进行高分SAR图像地物类别数目估计和分类,也取得了较好的结果。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
图录  9-11
表录  11-12
第一章绪论  12-20
  1.1 课题背景  12-15
  1.2 国外研究现状与发展趋势  15-17
  1.3 国内研究现状  17
  1.4 主要研究内容  17-18
  1.5 论文的主要内容与章节安排  18-20
第二章极化SAR 数据处理基础  20-26
  2.1 引言  20
  2.2 数据表征  20-22
    2.2.1 极化散射矩阵  20-21
    2.2.2 极化相干矩阵与极化协方差矩阵  21-22
  2.3 统计模型  22
  2.4 基于统计模型的距离  22-25
  2.5 本章小结  25-26
第三章超像素的生成  26-46
  3.1 引言  26-27
  3.2 基于边缘的Ncut 的方法  27-37
    3.2.1 边缘信息的提取  27-28
    3.2.2 Normalized Cut  28-31
    3.2.3 算法流程  31-32
    3.2.4 实验结果与对比分析  32-37
  3.3 空间自适应的WMRF 方法  37-44
    3.3.1 吴永辉的Wishart-MRF 方法  37-38
    3.3.2 WMRF 方法的缺点与改进  38-39
    3.3.3 算法流程  39-41
    3.3.4 实验结果与对比分析  41-44
  3.4 本章小结  44-46
第四章地物类别数目估计  46-65
  4.1 引言  46
  4.2 VAT 与 DBE  46-48
  4.3 极化SAR 图像地物类别数目估计  48-50
  4.4 结合第三章研究内容的综合实验结果与比较  50-59
  4.5 向高分SAR 数据的推广  59-64
  4.6 本章小结  64-65
第五章结束语  65-67
  5.1 主要工作与创新点  65-66
  5.2 后续研究工作  66-67
参考文献  67-73
致谢  73-74
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  74-75
附件  75-77

极化SAR图像精细地物分类方法研究与实现

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