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基于多尺度纹理分析的SAR图像地物分类

曾桂香  
【摘要】:合成孔径雷达具有全天候、全天时成像,受外界自然条件限制较小等特点,被广泛地应用于自然灾害监测、环境调查、军事目标侦察、变化检测等领域,受到各国的广泛重视。合成孔径雷达图像的目标识别、图像解译成为国际研究热点。 合成孔径雷达图像因其相干成像方式存在相干斑,相干斑是合成孔径雷达图像的固有特性,在图像上随机分布,这种相干斑噪声极大地影响了图像的质量,在现有的抑制斑点噪声的方法中,都不能完全消除此类噪声对图像的影响。相干斑噪声的存在极大地影响了SAR图像的基于像素亮度层的分类,特别是单频率、单视数、单极化SAR图像。因此,就要寻求一种途径,将相干斑对SAR图像分类的影响降至最低,而纹理分析则可满足这一要求。 纹理是图像的固有特性,从整体来看,纹理即使在相干斑噪声存在的情况下,也具有一定的统计分布规律。纹理分析是图像分析的重要组成部分,对纹理的全面认知将极大地提高对SAR图像的理解和目标识别能力。因而,本文采用灰度共生矩阵的纹理分析方法,从统计灰度共生矩阵的方向性和尺度性这两方面进行纹理分析,得到一系列的纹理特征图像,通过特征选择,采用分层分类的方法,从而实现了SAR图像的地物分类。


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