基于空间信息的极化SAR图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于空间信息的极化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，不能自适应选择分类目标类别数的问题。其实现步骤为：1.对极化SAR图像进行滤波；2.对滤波后的极化SAR图像进行Pauli分解，获得极化SAR数据的伪彩色图；3.使用改进的SLIC超像素算法对伪彩色图进行过分割，获得K个超像素块；4.对K个超像素块进行快速密度峰值聚类，获得图像的预分类结果；5.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。实验表明，本发明的分类效果更好，可用于对各种极化SAR图像进行无监督分类。