基于Beta—Prime统计模型和QGD分类器的SAR图像地物分类方法

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．