基于狄利克雷MRF混合模型的极化SAR图像分类方法

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。