基于邻域信息和SVGDL的极化SAR图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于邻域信息和SVGDL的极化SAR图像分类方法，主要解决现有技术中极化合成孔径雷达SAR图像分类过程中字典学习收敛速度慢而导致的运算时间长、计算效率低的问题。本发明的具体步骤如下：(1)输入极化SAR图像；(2)滤波；(3)提取极化邻域特征；(4)降维；(5)选取训练样本和测试样本；(6)训练字典和分类器；(7)测试字典和分类器；(8)上色；(9)输出分类结果图。本发明与现有技术相比，有效地提高了极化SAR图像分类正确率和计算效率。