基于物理模型分解的一种快速有效H/α分类方法

摘要

cqvip:H/α分类方法是极化SAR图像分类极其重要的方法之一。第一,传统H/α分类方法需要对像素点逐一进行特征值分解,对数据量较大的图像,需要消耗大量时间,为了满足极化SAR图像实时处理的要求,我们推导了一种求解α角的快速简便公式,基于此公式,利用空间换时间可以极大提高计算速度;第二,α角的不唯一会造成H/α分类方法的失效问题,而目前缺乏完整的α角唯一性判定条件,于是我们完整地给出α角唯一与不唯一的所有条件;第三,在高熵区,由于去极化严重以及α角的不稳定性,会将裸地、草地等误分为高熵二面角目标,为此我们结合使用了基于物理模型的目标分解,它既解决了α角不唯一带来的失效问题,也使得高熵区的分类结果与实际情况更符合。实测极化SAR图像验证了算法的有效性。