基于稀疏低秩的判别谱聚类的极化SAR图像分类方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏低秩的判别谱聚类的极化SAR图像分类方法，主要解决现有技术的分类精度低和区域一致性差的问题。其实现方案为：对极化SAR图像进行相似性处理，在稀疏、低秩的约束下，引入判别损失函数，定义新的目标函数，并构造其对应的增广拉格朗日方程；在增广拉格朗日乘子法的基础上利用矩阵奇异值分解算法，得到迭代方程并利用其进行迭代求解；对迭代求解结果进行谱聚类得到极化SAR图像的最终分类结果。实验结果表明，本发明分类精度高，区域一致性好，比现有的方法具有更好的性能。可用于极化SAR图像的目标分类、检测与识别。