首页> 外文会议>2015 3rd International Conference on Control, Engineering amp; Information Technology >Polarimetric SAR images clustering with Gaussian mixtures model
【24h】

Polarimetric SAR images clustering with Gaussian mixtures model

机译:高斯混合模型的极化SAR图像聚类。

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) images offer a possibility to detect the right target backscattering giving a better classification results. In this paper we are interested in polarimetric SAR image clustering by using model-based polarimetric decomposition of Freeman and Yamaguchi like feature vector with the Gaussian Mixture Model (GMM) unsupervised classifier. For the validation of our results we use the polarimetric SAR images of the oberpfaffenhofen site. The results obtained from real data are significant.
机译:极化合成孔径雷达(PolSAR)图像提供了检测正确目标反向散射的可能性,从而提供了更好的分类结果。在本文中,我们对Freeman和Yamaguchi类特征向量的基于模型的极化分解以及高斯混合模型(GMM)非监督分类器进行了极化SAR图像聚类研究。为了验证我们的结果,我们使用Oberpfaffenhofen站点的极化SAR图像。从真实数据获得的结果是有意义的。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号