[发明专利]基于狄利克雷MRF混合模型的极化SAR图像分类方法有效
申请号: | 201610436436.4 | 申请日: | 2016-06-17 |
公开(公告)号: | CN106127236B | 公开(公告)日: | 2019-06-18 |
发明(设计)人: | 李明;宋婉莹;张鹏;吴艳 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 王品华;朱红星 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于狄利克雷MRF混合模型的极化SAR图像分类方法,主要解决现有技术无法自动地确定极化SAR图像中的类别数目的问题。其方案为:1.提取并归一化极化SAR图像的N个极化散射特征,建立归一化的极化散射特征空间;2.对归一化的极化散射特征空间逐点进行降噪,建立极化散射特征空间;3.利用极化散射特征空间初始化MRF模型;4.根据初始化的MRF模型估计极化SAR图像的先验参数和似然参数;5.根据估计参数估计新的标记场,直到达到最大迭代次数,并将新的标记场确定为极化SAR图像的分类结果。本发明提高了分类精度和同质区域分类的平滑度,更好地保持边缘信息,可用于极化SAR图像的目标检测与识别。 | ||
搜索关键词: | 基于 狄利克雷 mrf 混合 模型 极化 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于狄利克雷MRF混合模型的极化SAR图像分类方法,包括如下步骤:(1)输入极化SAR图像;(2)从极化SAR图像中提取N个极化散射特征,并对其进行归一化,得到N个归一化的极化散射特征,建立归一化的极化散射特征空间f1;(3)以极化SAR图像中的每个像素点为中心像素点,选取大小为3×3的窗口,使用广义均值方法,对归一化的极化散射特征空间f1逐点进行降噪处理,得到极化散射特征空间f2;(4)初始化模型参数将极化SAR图像的每个像素点的类别标记的集合设定为原始的标记场X={Xi}i=1,2,…,n,其中Xi表示极化SAR图像中像素点i的类别标记,n表示极化SAR图像的像素点个数;初始化极化SAR图像的每个像素点的类别标记为1,即Xi=1;用极化散射特征空间f2作为观测场Y={Yi}i=1,2,…,n,其中Yi表示极化SAR图像中像素点i的N维降噪的极化散射特征向量;初始化形状参数a=1,尺度参数b=5,核宽参数σ=1,平衡参数λ=1,维度参数q=3,第一正态参数μ0初始化为N维零向量,第二正态参数Σ0初始化为N维单位阵;初始化中心参数α0,即对Flevoland地区的极化SAR图像设定中心参数α0=2;对Oberpfaffenhofen地区的极化SAR图像设定中心参数α0=10;将当前的迭代次数设为1,设定最大迭代次数为20;(5)根据原始的标记场X、观测场Y和初始化的模型参数,估计极化SAR图像的先验参数sij和似然参数{μk,Σ1};(6)估计极化SAR图像新的标记场
6a)根据先验参数sij、原始的标记场X和初始化的模型参数,得到类别标记的先验概率p3:
其中Xj表示极化SAR图像中像素点j的类别标记;Xl表示极化SAR图像中像素点l的类别标记;
表示极化SAR图像中像素点i的邻域系统;X‑i表示极化SAR图像中除了像素点i的类别标记以外的其他像素点的类别标记的集合;δ(Xi,Xl)表示Delta函数,当Xi与Xl相等时,δ(Xi,Xl)的值为1,否则为0;δ(Xi,Xj)表示Delta函数,当Xi与Xj相等时,δ(Xi,Xj)的值为1,否则为0;sij表示极化SAR图像的先验参数;exp(·)表示求指数操作;6b)根据似然参数{μk,Σ1}、原始的标记场X和观测场Y,得到类别标记的似然概率p4:
其中μk表示极化SAR图像中类别标记为k的像素点的均值向量参数;Σ1表示极化SAR图像的协方差矩阵参数;(·)‑1表示求矩阵逆的操作;(·)T表示求矩阵转置的操作;|·|表示求矩阵行列式的操作;Xi=k表示极化SAR图像中像素点i的类别标记为k;6c)根据类别标记的先验概率p3和似然概率p4,得到类别标记的后验概率p5;
其中
指的是极化SAR图像中除了像素点i以外的类别标记为k的像素点的个数;z为归一化参数;C表示原始的标记场X中的类别数目;6d)通过极大化类别标记的后验概率p5,估计得到极化SAR图像中像素点i的新的类别标记![]()
6e)将新的类别标记的集合确定为极化SAR图像的新的标记场
(7)判断是否达到最大迭代次数,输出分类结果:将当前的迭代次数加1作为新的迭代次数,判定新的迭代次数是否达到步骤(4)所设定的最大迭代次数20,如果没有达到,则设定新的标记场
为原始的标记场X,返回步骤(5);如果达到,则将新的标记场
确定为极化SAR图像的最终的分类结果并输出。
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