本文選題：極化合成孔徑雷達 + 圖像分類�。� 參考：《西安電子科技大學》2014年碩士論文

【摘要】：極化合成孔徑雷達(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,POLSAR)是一種多通道、多參數(shù)的雷達成像系統(tǒng),它是通過測量地面上每一個分辨單元內(nèi)的全極化散射回波來獲得目標極化信息的。與傳統(tǒng)的成像雷達相比,極化合成孔徑雷達能夠在多種電磁波極化收發(fā)組合下對目標散射特性進行探測,所以它能為目標解譯提供更多更全面的信息。極化SAR圖像分類是極化SAR數(shù)據(jù)應(yīng)用上的一個重要問題,本文主要研究基于極化相干矩陣特征向量分析的極化SAR圖像分類算法。選擇特征向量作為分類特征,結(jié)合支持矢量機(SVM)分類算法和譜聚類,提出了兩種極化SAR圖像分類算法,主要內(nèi)容如下:1.對極化SAR數(shù)據(jù)相干矩陣進行特征值分解,統(tǒng)計分析了三個特征向量的數(shù)值特征,利用特征向量較好的可分性,選擇最大特征值對應(yīng)特征向量的實部和虛部作為特征量,結(jié)合SVM分類器實現(xiàn)極化SAR圖像分類,該方法簡單易實現(xiàn),分類效果良好。2.進一步對相干矩陣特征向量的數(shù)學意義進行分析,結(jié)合極化SAR雷達成像的物理機制,提出了一種適用于相干矩陣特征向量的相似性度量方式。該方法中兩個像素的相似度計算是在酉空間上進行的,實驗驗證了該相似性度量的正確性和有效性,在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于特征向量度量譜聚類的極化SAR圖像分類算法。該方法計算復(fù)雜度低且分割效果好。本工作得到了國家自然基金(Nos.61003198,61472306)和中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(JDYB140508)的資助。
[Abstract]:Polarimetric Synthetic Aperture Radarsard (Polarimetric Synthetic Aperture POLSAR) is a multi-channel, multi-parameter radar imaging system, which obtains the polarimetric information of the target by measuring the full polarization scattering echo in each resolution unit on the ground. Compared with the traditional imaging radar, polarimetric synthetic aperture radar can detect the scattering characteristics of the target under a variety of electromagnetic wave polarization transceiver combinations, so it can provide more and more comprehensive information for target interpretation. Polarimetric SAR image classification is an important problem in the application of polarimetric SAR data. In this paper, a polarimetric SAR image classification algorithm based on eigenvector analysis of polarimetric coherence matrix is studied. Two polarimetric SAR image classification algorithms are proposed by selecting feature vectors as classification features and combining support vector machine (SVM) classification algorithm and spectral clustering algorithm. The main contents are as follows: 1. The eigenvalue decomposition of the coherent matrix of polarized SAR data is carried out, and the numerical characteristics of the three eigenvectors are statistically analyzed. The real and imaginary parts of the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue are selected as the eigenvalues by using the better separability of the eigenvectors. The polarimetric SAR image classification is realized with SVM classifier. The method is simple and easy to implement, and the classification effect is good. 2. Furthermore, the mathematical meaning of the eigenvector of coherent matrix is analyzed, and a similarity measurement method suitable for the eigenvector of coherent matrix is proposed in combination with the physical mechanism of polarimetric SAR radar imaging. In this method, the similarity calculation of two pixels is carried out in unitary space. Experiments show that the similarity measure is correct and effective. On the basis of this, a polarimetric SAR image classification algorithm based on eigenvector metric spectral clustering is proposed. This method has low computational complexity and good segmentation effect. This work is supported by the National Natural Fund "Nos.6100319891472306" and the special fund for basic scientific research business expenses of central colleges and universities (JDYB140508).
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1913402