选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割

为得到极化SAR图像中不同异质程度区域的准确分割，本文提出一种选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想，将简单线性迭代聚类算法生成的超像素作为初始对象；再根据区域异质度指标，选择利用Wishart分布或K分布描述对象的统计相似性；最终实现综合利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分形网络演化分割。通过模拟数据和真实极化数据进行实验并与其它方法相比较，结果表明，本文方法在整体上能准确分割不同异质程度的地物，在局部细节上分割结果边界更精细。