[发明专利]基于随机观测投影和稀疏表示的SAR图像分类

摘要

本发明公开一种基于随机观测投影和稀疏表示的SAR图像分类，其分割过程为将训练图像分成N×N小块，逐点读取像素拉成列向量依次存放到矩阵中，并且对矩阵进行随机投影；将投影之后的小块利用k‑means聚类，每一类聚出K个纹元；将K个纹元连接到一起，这样得到一个行数为CK的纹元字典；利用Nearest Neighbor原则统计训练图像块的直方图，得到大小为CK×S的分类字典；任给一测试图像，分成小块随机投影之后，利用Nearest Neighbor原则统计测试图像块的直方图，得到h；采用L1magic方法求解方程h＝Ax，得到x；计算残差，得到分类结果。本发明具有特征提取简单，分类正确率高等优点，可用于SAR图像分类。

主权项

一种基于随机稀疏表示和随机观测向量的SAR图像分类方法，其特征在于，首先寻找C类不同地物的训练图像，每类S幅图像，其中C≥2,S≥1；然后执行如下步骤：步骤一、将训练图像分成小块，得到观测矩阵Tij，按类别依次存放到矩阵Yi(i＝1,…,C)中；步骤二、将得到的矩阵Yi转置得到YiT，对YiT的行利用K‑means进行聚类，每一类训练图像聚出K(K＜S)个纹元；步骤三、将C类训练图像中的每一类训练图像聚出的K个纹元依次连接到一起，得到一个行数为CK的纹元字典D；步骤四、计算训练图像小块投影向量与CK个纹元的距离，统计训练图像的直方图分布情况，得到大小为CK×CS的分类字典A；步骤五、任给一幅测试图像，计算其与CK个纹元的距离，统计测试图像的直方图，得到h；步骤六、令h＝Ax，解得x；步骤七、使用x依据残差最小确定测试图像所属的类别。