目标分解的极化SAR影像分割算法Study on polarized SAR segmentation based on target decomposition
杨魁,马华山,陈楚
摘要(Abstract)：
针对斑点噪声严重的高分辨率SAR数据开展智能化影像分割方法研究的不足,该文基于面向对象的思想和极化SAR目标分解理论,提出基于目标分解的面向对象SAR影像分割算法,实现了Pauli基分解分割、Krogager基分解分割、Freeman基分解分割这3种典型的SAR目标分解下的影像分割方法。实验结果表明:所提出的不同极化基下的分割算法取得的结果较为理想、精度高,且整体上具有一致性;对于不同类型的特定目标,Pauli基分解分割算法对道路等表面散射体分割效果较好,Freeman基分解分割算法则更有利于植被等体散射体的分割。
关键词(KeyWords)： 极化SAR;影像分割;面向对象;目标分解
基金项目(Foundation): 国土资源部公益性行业科研专项(201311045)
作者(Author): 杨魁,马华山,陈楚
DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.09.023
参考文献(References)：
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