基于Beta—Prime统计模型和QGD分类器的SAR图像地物分类方法 |
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作者姓名: | 付琨 孙真真 吴一戎 |
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作者单位: | [1]中国科学院电子学研究所.北京100080 [2]北京系统工程研究所,北京100101 |
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摘 要: | 本文融合了Beta-prime(BP)模型和Quadratic Gamma discrimination(QGD)分类器各自的优点,给出了一个完整的合成孔径雷达(SAR)图像地物分类算法.通过利用BP模型区分背景杂波和目标,利用QGD分类器区分自然目标和人造目标,可以精确地把SAR图像分成阴影、背景杂波、自然目标和人造目标,在为目标识别过程提供潜在目标切片的同时,也能够提供背景杂波和自然目标的信息.
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关 键 词: | 合成孔径雷达图像 QGD分类器 RP统计模型 地物分类 |
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