一种基于集成投影的极化特征提取方法

摘要

本文提出一种基于集成投影(Ensemble Projection)的极化特征提取与表达方法.集成投影算法是一种底层特征的再编码算法,通过再编码底层特征获得像素间的映射关系,并将其作为一种特征表达,准确获取像素间对应关系的同时减少了冗余表达信息.首先,利用邻域均值法在图像中提取代表点;再利用图像的统计信息筛选代表点并组成一系列具有多样性的原型集;然后,利用集成投影算法产生数据点在各原型集上的投影向量;最后,集成所有投影向量,结果即为图像极化特征的最终表达.为验证该特征的表达效果,本文利用主成分分析方法对所得的极化特征表达进行降维,并将降维后的特征输入K-均值聚类算法,分析聚类结果.在丹麦EMISAR和德国ESAR极化SAR数据上的实验结果表明了本文提出的极化特征提取算法的有效性.