【摘 要】
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提出了一种综合利用极化特征、统计特征和几何形状特征的全极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,基于相干矩阵Pauli分解构建对象间的极化特征相似性准则,根
【机 构】
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中国地质大学(武汉)信息工程学院,
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提出了一种综合利用极化特征、统计特征和几何形状特征的全极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,基于相干矩阵Pauli分解构建对象间的极化特征相似性准则,根据相干矩阵的Wishart分布假设构建对象间的统计特征相似性准则;制定对象合并过程中多特征的综合策略,通过极化特征增强及权重调整统一各类特征异质度的水平,最终建立全极化SAR图像多特征综合分割流程。实验结果表明,该方法能有效抑制斑点噪声,地物边界分割准确,特别是对具有均质纹理的农田、水体等分割效果较好。
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