資源描述：
《極化SAR圖像無監(jiān)督分類方法研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA?i±~f}Li~)(MASTERTHESIS?201221020358*A~~m￥~~~&~~~*A~~~m~~*ff~~~I~&~~~~~~*omftm~,~T~~~m~~~~~~w~~~*'~~~~~*~~AB~~~~-~M~~~~*'~~~*~~~~~Wtt*￥~~B~~m~~￥&~hl~?~fflM~~~o~ft-~I~~~~~*~~~~~HM~M~B~~~~~T~~~tJliYlJt~~i:M~o*~&~
2、x~~~~TM~~~tt*~~~~~,~m~~~x8'-J~j.}E,tr~{jlH~#-~00%1f=KmflB)tlJLft.J~jti~XB"J~Sp1f::*nfl￥!1!,ft~~x~~~~~OOo*A~tt~~Wtt*~~~~*&~x~~$~$~~~~A~*~m$*ff~-,~~*ffl~$,~~~am~~ftU-=Ff&f*f￥,￥C~￥&i'&;~ocf*~~￥&~x~M~m~~~~~~)~~~YiP~~=~l_uc_~d'r'_BM:2-o1.5ifS""H~B分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文極化
3、SAR圖像無監(jiān)督分類方法研究（題名和副題名）蔣霞（作者姓名）指導(dǎo)教師張揚(yáng)教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理提交論文日期2015.05.04論文答辯日期2015.05.08學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2015年6月日答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。RESEARCHONUNSUPERVISEDCLASSIFICATIONMETHODOFPOLARIMETRICSARIMAGEAMasterThesisSubmittedtoUniversi
4、tyofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProcessingAuthor:JiangXiaAdvisor:Prof.ZhangYangSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要極化合成孔徑雷達(dá)（極化SAR）是一種多通道的主動(dòng)式雷達(dá)成像系統(tǒng)。它通過對(duì)地面發(fā)射不同種組合的極化波，然后利用天線接收目標(biāo)的極化散射回波。極化SAR圖像處理則是利用接收到的散射回波獲取目標(biāo)的極化信息來重建觀測(cè)場(chǎng)景，那
5、么極化SAR圖像分類則是利用目標(biāo)的散射信息對(duì)圖像對(duì)應(yīng)的地物進(jìn)行分類。論文主要研究了極化SAR圖像分類的無監(jiān)督分類方法。在沒有地物先驗(yàn)信息的情況下，僅利用獲得的數(shù)據(jù)散射信息和統(tǒng)計(jì)分布信息對(duì)圖像進(jìn)行分類，主要研究?jī)?nèi)容為：1、分析了基于極化SAR數(shù)據(jù)二階統(tǒng)計(jì)量的Cloude-Pottier相干分解，根據(jù)分解得到的極化散射熵H、平均散射角?、各向異性度A對(duì)圖像進(jìn)行分類。引入了Wishart分類器，分析了H-?-Wishart和H-?-A-Wishart無監(jiān)督分類方法的特點(diǎn)。針對(duì)H-?平面分類硬劃分的缺點(diǎn)，對(duì)H-?平面采用
6、了可容忍區(qū)域和不可容忍區(qū)域的劃分方法，對(duì)可容忍區(qū)域進(jìn)行H-?判定規(guī)則，對(duì)不可容忍區(qū)域應(yīng)用其它判定規(guī)則避免硬劃分帶來的缺陷。2、介紹了極化相似性參數(shù)的概念以及性質(zhì)。將極化相似性參數(shù)引入極化SAR圖像分類，分析分類效果的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)極化相似性參數(shù)分類的粗糙性，將極化散射熵引入了分類方法中，研究了結(jié)合極化散射熵和極化相似性參數(shù)的分類方法，提高了分類效果。3、分析了基于散射模型的極化SAR相干矩陣分解理論，詳細(xì)分析了Freeman-Durden三分量分解方法，以及這種分解方法存在的缺點(diǎn)。分析了引入Wishart的分類器的
7、基于Freeman-Durden分解的保持極化散射特性的無監(jiān)督分類方法。針對(duì)Freeman-Durden三分量分解方法存在的缺點(diǎn)，研究了一種新的分解方法，這種分解方法結(jié)合了散射模型以及相干分解兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，改進(jìn)了Freeman-Durden分解方法存在的缺點(diǎn)，分析表明應(yīng)用這種分解的分類方法得到的分類效果比Freeman-Durden分解方法的更好。關(guān)鍵詞：極化SAR圖像，無監(jiān)督分類，Cloude-Pottier分解，極化相似性參數(shù)，F(xiàn)reeman-Durden分解，Wishart分類器IABSTRACTPola
8、rimetricsyntheticapertureradar(PolarimetricSAR)ismulti-channelandactiveradarimagingsystem.itlaunchesdifferentcombinationsofpolarimatricwavetoground,andthenuseanantennatoreceivethetargetpo
