应用变分法的极化SAR图像分类方法研究  

Polarimetric SAR image classify method based on variational model

作　　者：杨新[1] 黄顺吉[1] 

机构地区：[1]电子科技大学电子工程学院,四川成都610054

出　　处：《电波科学学报》2008年第4期736-739,共4页Chinese Journal of Radio Science

摘　　要：提出了一种用于图像分类的变分模型,该模型结合正则化过程,可以较好地保持图像边缘信息,同时可以用于图像恢复。利用模拟和真实SAR图像的分类仿真试验表明,基于变分法的极化SAR图像分类方法不仅能够实现SAR图像的正确分类,克服SAR图像中相干斑噪声的影响,并且算法快速,易于实现。In this paper, a variational model is presented for image classification combining with an edge-preserving regulation process. Simulation results on both synthetic and real SAR images show that the proposed method can be used to do SAR image classification correctly in despite of the influence of the speckle noise. Furthermore, this method is fast and easy to implement.

关 键 词：合成孔径雷达 极化 图像分类 变分模型 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]