基于Freeman分解和同极化比的极化SAR图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于Freeman分解和同极化比的极化SAR图像分类方法，主要解决现有技术计算复杂度较高和分类效果差的问题，其实现步骤为：(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵；(2)对输入的矩阵进行Freeman分解，获取平面散射、二面角散射及体散射三种散射功率矩阵；(3)根据三种散射功率矩阵将极化SAR数据进行初始划分；(4)计算每类极化SAR数据各像素点的同极化比；(5)选择阈值依据同极化比将步骤(3)中每类极化SAR数据划分为3类，从而将整个极化SAR数据划分为9类；(6)对整个极化SAR数据的划分结果进行复Wishart迭代并上色，得到最终彩色分类结果图。本发明与经典分类方法相比，对极化SAR数据的划分更加严谨，分类结果明显，计算复杂度相对较小。