基于Freeman分解和谱聚类的极化SAR图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于Freeman分解和谱聚类的极化SAR图像分类方法，主要解决现有无监督极化SAR分类方法分类精度不高的问题。其实现步骤为：对每个像素点进行Freeman分解，提取像素点的体散射功率，二面角散射功率和表面散射功率；将像素点的三种散射功率及其坐标作为Mean？Shift算法的输入特征向量，用Mean？Shift算法对图像进行分割，得到M个区域；选取M个区域的代表点作为谱聚类的输入点，对各区域进行谱聚类，获得图像的预分类结果；最后，对预分类得到的整幅图像Wishart分类器进行迭代分类，得到最终分类结果。实验结果表明本发明所实现的极化SAR图像分类效果更好，可用于对各种极化SAR图像进行无监督分类。