为抑制相干斑噪声对极化SAR图像分类结果的干扰，本文提出一种综合多特征的极化SAR图像随机森林分类方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类(SLIC)算法生成超像素作为分类单元；然后，基于高维极化特征图像，利用训练好的随机森林模型，统计决策树的分类投票数，计算各超像素的类别概率；最后，利用超像素间的空间邻域特征，采用概率松弛算法(PLR)迭代修正超像素的类别后验概率，并依据最大后验概率(MAP)准则得到分类结果；实现综合利用超像素和空间邻域特征，降低相干斑噪声干扰的极化SAR图像分类方法。实验对比结果表明：本文方法能得有效抑制极化SAR图像中相干斑噪声的干扰，得到高精度且光滑连续的分类结果。
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综合多特征的极化SAR图像随机森林分类算法
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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