极化SAR图像的分割和分类算法研究的综述报告.docx

该【极化SAR图像的分割和分类算法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【极化SAR图像的分割和分类算法研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。极化SAR图像的分割和分类算法研究的综述报告极化合成孔径雷达(PolSAR)是一种新型的遥感技术,将微波能量发送至地表并接收反射的电磁波。通过这种技术掌握着不同极化状态下地面的散射信息,从而获得了比其它雷达图像更多的地表信息。极化SAR图像的分割和分类算法研究已经成为遥感领域中一个广受关注的研究课题。本文将对这方面的研究进行一次综述。极化SAR图像的分类极化SAR图像的分类是基于对各个像元分类属性(比如归一化散射矩阵元素,自然高斯分布中的散射强度等)的设定,进行图像分类的过程。其中分类算法主要分为以下几类。。其主要思想是将样本再次分割成子组,直到分割结束为止。步骤包括:定义最小节点、选定属性、制作决策规则和选择标准等。。其中,针对于选定的统计模型,学****训练样本并恰当地设定模型参数。然后,将模型应用于分类图像并对其进行分类。,如邻近分类、辅助分类、支持向量机算法等。极化SAR图像的分割分割是将一幅图像分割成若干个区域,每个区域与其他区域的像素强度必须均匀。通过从原始图像的像素级分割到目标可以实现各种应用,包括目标检测和图像分类。极化SAR图像的分割技术可以分为以下几类。。该方法利用图来表示像素和像素之间的相似性,将像素之间的距离转换为图中边的权重并将像素看作图中的节点。然后执行图分割算法。,将整个图像分割成若干个相似的区域。该方法涉及到从图像的属性中选择更可区分区域的属性。一旦允许选择属性,该方法会相对容易地将图像分成多个子集。,并寻找适当的算法来解决估计问题。结论综上所述,极化SAR图像的分类和分割算法是研究的一大热点,研究这方面的技术有利于更好地研究地球表面的自然景象。尽管在某些情况下,极化SAR图像的分类和分割算法已经开始在实践中得到应用,但是还需要在这个领域进行更多的研究,以建立更具可行性的算法,并将其广泛应用于极化SAR图像的处理和应用。