基于变差函数模型拟合的城区SAR图像分类新方法

摘要

提出了一种基于变差函数模型拟合的SAR图像分类新方法。该方法首先采用球状模型拟合不同地物的变差函数图,计算模型参数——变程值;然后,用变程值所对应的变差函数纹理特征构成分类特征矢量;最后,利用K-近邻分类器实现训练与分类。对不同RadarSat图像的实验表明该方法可有效用于SAR图像的分类,且分类性能优于经典的最大似然法和灰度共生矩阵法。