基于加权合成核与三重Markov场的极化SAR图像分类方法

马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)广泛用于处理遥感图像的分类问题,然而MRF在构建极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像模型时未考虑其非平稳特性且对初始分类较为敏感,为此本文提出了一种基于加权合成核与三重马尔可夫随机场(Triplet Markov Field,TMF)的极化SAR图像分类方法.该方法依据训练样本在特征空间上的距离,提出了加权合成核函数权重系数的自适应确定方法以提高初始分类的精度和普适性;为充分考虑极化SAR图像的非平稳统计特性,利用TMF对极化SAR图像进行统计建模以实现贝叶斯分类.实验结果表明,与基于MRF的极化SAR图像分类方法相比,本文所提方法可获得更高的分类精度和更平滑的同质区域分类结果,而且本文方法能更好地保持图像边缘信息.     

基于局部竞争策略的极化SAR图像精细分类

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）成像技术已经成为一种高分辨对地观测的重要手段之一,而极化SAR图像地物分类一直是其中的研究热点。基于复Wishart分布的最大似然（Maximum Likelihood,ML）分类器是最经典的极化SAR图像分类算法之一,但由于地物类型的复杂性、区域的不均匀性等原因使得基于像素的ML-Wishart分类器的分类精度不高。针对这个问题,本文提出了一种基于复Wishart分布的局部最大后验概率（Maximum a Posteriori,MAP）竞争方法,该算法通过计算伪先验概率,并在每个像素的局部窗口中实施MAP分类器,可以提高复杂区域图像的分类精度。该文主要研究了4种基于Wishart分布的分类算法,包括经典复Wishart分类算法、混合复Wishart模型、基于马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）的混合复Wishart模型和基于局部竞争策略的MAP分类算法。在混合模型建模中,不同于以往的对整幅图像进行建模的模型策略,本文采用对单个类别进行混合建模的策略。实验对比分析了上述4个分类器和SVM分类器在C波段RADARSAT-2多时相的全极化SAR农田数据上的分类效果。实验结果表明,所提出的基于局部竞争策略的分类器对数据的分类结果稳定,具有最高的分类精度,基于混合Wishart的MRF模型分类结果次之。     

采用流形近邻传播聚类的极化SAR图像分类

针对传统近邻传播（Affinity Propagation, AP）聚类算法使用欧式距离构建相似度矩阵,不能有效描述极化SAR数据复杂分布的问题,本文提出一种新的基于联合流形距离的AP聚类算法(CMD-AP) 用于极化SAR图像分类。首先将待分类极化SAR图像分割成若干超像素,在相应的极化特征基础上加入图像纹理特征,利用拉普拉斯特征映射算法对特征降维;然后结合相干矩阵Wishart流形和特征矢量欧式流形作为流形距离测度,构造相似性矩阵;最后利用上述相似性矩阵,采用AP聚类算法,对极化SAR图像进行分类。该算法充分考虑了极化SAR数据集潜在的流形结构,将联合的流形距离测度引入AP算法中。实验表明,本文算法提高了极化SAR图像的分类精度,具有更优的区域一致性和边缘保持效果。      

基于混合Gamma建模与MRF的SAR图像分割方法

文中基于结合利用SAR图像统计信息和像素的空间约束信息的思路,提出了基于混合Gamma建模和MRF的分割方法,算法中利用混合Gamma模型对SAR图像进行统计建模,利用MRF模型对像素空间相关性进行建模。文中验证了混合Gamma模型参数估计的准确性以及自适应估计分割类别数目的有效性。最后用模拟SAR数据和实测SAR数据验证了文中所提出的分割算法的有效性。     

基于随机蕨的极化SAR图像地物分类研究

传统极化SAR图像地物分类方法通常存在计算效率低和维度灾难等问题，受益于随机蕨分类器的简单性、鲁棒性和处理高维特征空间的能力，文中提出了一种基于随机蕨算法的极化SAR分类框架算法。随机蕨分类器中大量的二元特征捕获了极化SAR图像中地物的空间信息、纹理属性和与其相邻像素的关系。该方法能够在人工标注像素数量较少的情形下对极化SAR图像进行准确、高效的地物分类并且所需要的训练一个随机蕨分类器的时间仅需几十秒。最终的分类实验结果表明，该方法在Oberpfaffenhofen数据集上达到了较好的分类性能和运行效率。     

利用0-1矩阵分解集成的极化SAR图像分类

全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像蕴含更丰富的散射信息,具有更多的可用特征。如何使用这些特征是极化SAR图像分类中非常重要的一步,但是目前尚未对此提出非常明确的准则。为了能够有效地解决上述问题,该文提出一种基于特征加权集成的极化SAR图像分类算法。该算法采用0-1矩阵分解集成方法对包括不同特征的数据集进行学习获得相应加权系数,并通过对每个特征集获得的预测结果进行加权集成来提高极化SAR图像分类性能。首先,输入极化SAR数据,获得极化特征作为原始特征集,并对其进行随机抽取获得不同的特征子集;然后,使用0-1矩阵集成算法得到每个特征值相对应的加权系数;最后,通过对各个特征子集的预测结果进行集成得到最终极化SAR图像分类结果。实测L波段和C波段极化数据的实验结果表明,该算法可以有效地提高极化SAR图像分类的准确度。     

基于U分布的PolSAR图像无监督MAP分类方法

结合U分布对不同匀质性极化合成孔径雷达(PolSAR)数据的广泛建模能力及Potts马尔科夫随机场(MRF)模型对像素点之间类相关性的建模能力,提出了一种基于最大后验概率(MAP)准则的PolSAR图像无监督分类方法。利用迭代条件模式算法和Metropolis采样算法对像素点的类别进行更新,迭代过程中分布参数的估计采用基于梅林(Mellin)变换的矩阵对数累积量方法,以迭代过程中出现次数最多的类别最为像素点的最终分类结果。利用NASA/JPL实验室AIRSAR系统获取旧金山湾的PolSAR数据,对本文分类算法的有效性以及分布的杂波建模能力进行了仿真验证。实验结果表明,本文分类算法的精度优于Lee分类算法,分布对PolSAR数据的杂波建模准确性总体上优于复Wishart分布、K分布和G0分布。     

基于联合特征和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR地物分类作为极化SAR数据解译的关键环节,已成为遥感领域研究的一个新热点。在充分研究现有方法的基础上,给出了一种联合特征和SVM相结合的极化SAR图像分类方法。该方法基于目标分解理论提取极化SAR图像的多类散射特征,并结合具有上下文知识的纹理特征,构建联合特征矢量;利用提取样本区域像素的联合特征矢量训练SVM分类器;将未知数据输入训练好的分类器完成最终的分类。实测SAR图像数据的实验结果表明,算法能够充分利用极化SAR图像电磁散射特性及纹理特征的互补性,具有较好的分类性能。     

基于深度卷积神经网络的图上半监督极化SAR图像分类算法

为实现在只有少量标记数据情况下的高质量的图像分类,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的图上半监督极化SAR图像分类算法.该算法将极化SAR图像建模为无向图,并基于该无向图,定义了包含半监督项,卷积神经网络项和类标光滑项的能量函数.算法所采用的卷积神经网络提取抽象的数据驱动的极化特征.半监督项约束了有标记像素的类标在分类过程中保持不变.类标光滑项约束了像素间类标的光滑性.基于对PauliRGB图像进行超像素分割而产生的初始化类标图,交替迭代优化所定义的能量函数直至其收敛.在两幅真实极化SAR图像上的实验结果表明,该算法达到了优异的分类效果,其性能优于当前已有算法.     

多视极化合成孔径雷达图象的分类和极化通道优化

本文提出一个新的最大似然(ML)分类算法对多视全极化合成孔径雷达(SAR)图象进行分类,给出了应用NASA/JPL机载L波段四视全极化SAR实测数据的试验结果,证明了新算法的有效性。此外,本文还将所提算法应用于部分的多视全极化SAR数据中,实现了地貌类型分类的极化通道优化。     

基于贝叶斯信息准则的极化干涉SAR图像非监督分类

该文提出一种利用贝叶斯信息准则自动确定聚类类别数的极化干涉SAR非监督分类算法。该方法首先利用Shannon熵特征对极化干涉SAR图像进行初始分类,然后利用期望最大化(Expectation-Maximization, EM)算法和标号代价(LabelCost)优化算法对分类结果进行迭代优化,同时通过贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion, BIC)自动确定非监督分类的最佳类别数。实验结果表明该算法能够较准确地确定分类类别数,并具有较为满意的分类效果。     

结合特征选择和大尺度谱聚类的极化SAR图像非监督分类

非监督分类是极化SAR图像解译的重要手段,但其分类结果易受到高维特征的影响。针对此问题,本文提出一种结合特征选择和大尺度谱聚类的极化SAR图像非监督分类方法。该方法首先深入分析并提取了极化SAR图像分类中常用的特征参数,包括基于测量数据及其简单线性变换的特征和极化目标分解的特征。然后通过聚类森林特征选择算法进行特征降维处理,去除冗余信息。最后利用过分割产生代表点并构建原始数据与代表点间的二分图,通过大尺度谱聚类算法完成图像的非监督分类。实验结果表明,该方法能够选取有效的特征组合,并得到较为满意的分类效果。      

基于Pinball损失函数支持向量机的极化SAR图像鲁棒分类

考虑到极化合成孔径雷达(PolSAR)图像标注信息量低以及相干斑噪声难以消除的问题,该文从鲁棒统计学习的角度提出了一种基于Pin-SVM的极化SAR图像鲁棒分类方法,根据极化SAR图像的散射特性和地物的纹理特性,通过求解两类样本之间的最大分位数距离来确定分类超平面,在无需迭代的前提下得到更加鲁棒的分类结果。相比传统的基于最大间隔的极化SAR图像分类算法,该文所提算法一方面在对极化SAR图像提取到的特征中包含的噪声具有更好的鲁棒性,另一方面对于训练样本的抽样范围不敏感,即重采样具有更好的鲁棒性。利用EMISAR的Foulum地区极化SAR数据进行了算法验证,多种情况的对比实验的结果验证了该算法的有效性。      

基于小波变换和马尔可夫随机场的极化SAR图像自动分类

本文提出一种对极化合成孔径雷达(SAR)图像进行自动多分辨率分类的方法。首先利用多视极化白化滤波(MPWF)抑制极化SAR图像的相干斑,得到反映地物辐射特征的纹理SAR图像,然后利用小波变换(WT)提取不同分辨率的纹理信息,在最低分辨率级利用Akaik信息准则(AIC)自动估计图像中的纹理类数,进而在各个分辨率级利用马尔可夫随机场(MRF)模型表征各像素间的空间关联信息,并分别利用最大似然(ML)方法和循环条件模式(ICM)进行自动的模型参数估计和最大后验概率(MAP)分类,最后应用NASA/JPL机载L波段极化SAR数据验证了本文所提分类方法的有效性和优越性。     

基于支持向量机的极化SAR图像分类

极化合成孔径雷达可以同时得到地面场景在不同极化组合下的雷达图像,极大地丰富了获取的地物目标信息量。针对极化SAR图像特征提取和目标分类的困难,由4种基本极化组成样本向量,运用基于统计学习理论的支持向量机以及不同的核函数设计分类器,提出了一种新的极化SAR图像分类算法,并对实测极化SAR数据进行分类实验。结果表明,将支持向量机分类器应用于极化SAR图像分类中是可行和有效的,并且通过选择适当的惩罚系数,可以进一步提高分类效果。     

马尔可夫随机场在SAR图像处理中的应用

马尔可夫随机场（MRF）可以很好地描述空间连续性，选择适当的邻域系统，能对图像的结构特征建模。利用以能量函数表示的联合概率分布，可以使用优化算法进行参数估计。高斯MRF能够准确、简洁地表示图像的纹理，而且具有线性特性，计算方便。本文回顾了在SAR图像处理中使用的MRF模型，详细说明了其中2种在图像复原及分割中的应用。     

AdaBoost算法实现全极化SAR图像分类

文中提出了一种基于AdaBoost算法的全极化SAR(Synthetic Aperture Radar)图像分类方法.该方法将AdaBoost算法与HH、HV和VV三个极化通道数据结合起来,对全极化SAR图像进行分类,充分利用了极化信息和AdaBoost算法的快速收敛性.将该方法的仿真结果与H/α分类方法仿真结果进行比较,发现该方法分类模糊程度较低,在细节上分类更为准确,且在相同的情况下,该算法速度更快.     

应用变分法的极化SAR图像分类方法研究

提出了一种用于图像分类的变分模型,该模型结合正则化过程,可以较好地保持图像边缘信息,同时可以用于图像恢复.利用模拟和真实SAR图像的分类仿真试验表明,基于变分法的极化SAR图像分类方法不仅能够实现SAR图像的正确分类,克服SAR图像中相干斑噪声的影响,并且算法快速,易于实现.     

基于极化分解和膨胀卷积的极化SAR地物分类

针对基于深度学习的极化SAR地物分类中存在的标注数据少且未能利用SAR极化分解特征的问题,提出了一种基于极化分解和膨胀卷积的极化SAR地物分类方法.在低采样率下训练基于像素分类的卷积神经网络(CNN),将其卷积层参数迁移到同结构的膨胀卷积网络(DCNN),解决了膨胀卷积网络训练数据不足的问题;然后将反应地物散射特性的极化分解特征与包含高维空间语义信息的膨胀卷积特征图进行联合,使用联合特征构建随机森林(RF)进行分类.实验表明,特征图和极化分解的联合特征能够实现更为精确的分类,且由于引入膨胀卷积和随机森林,算法具有很高的实时性.     

基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法--基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法.该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来.用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类.该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高.采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性.