结合DFIC和MTM的PolSAR图像区域化统计分割方法技术

本发明专利技术提供一种结合DFIC和MTM的PolSAR图像区域化统计分割方法，涉及图像处理技术领域。该方法首先基于待分割PolSAR图像的极化相干矩阵，利用非相干极化分解方法提取多个极化特征，构成特征集合；再结合待分割PolSAR图像的极化特征和空间特征，利用DFIC算法实现待分割PolSAR图像的图像域的超像素分割；并在最优超像素分割上，利用能量函数定义最优超像素的类别标号采样函数；最后利用GMTM算法模拟任一超像素的类别标号采样函数，多次迭代后得到标号场的最优实现，得到PolSAR图像的最优分割结果。该方法提高了PolSAR图像分割精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种结合dfic和mtm的polsar图像区域化统计分割方法。

技术介绍

1、区域化统计分割是polsar(polarimetric synthetic aperture radar,即极化合成孔径雷达)图像分割的一种常用方法。目前，大部分的区域化统计分割方法均通过区域化生成和区域化目标函数构建及模拟来实现分割。

2、slic(simple linear iterative clustering，即简单线性迭代聚类)是区域化生成的一种常用方法，它利用颜色和空间信息较好地实现彩色图像或光学图像的超像素分割，以实现图像的区域化生成。但slic算法在polsar图像的超像素分割中，由于没有利用polsar图像的散射特性，导致部分分割的超像素的边界不甚理想。dfic(decompositionfeature iterative clustering,即分解特征迭代聚类)作为slic的一种改进方法，可有效解决这一问题；该算法引入了polsar图像的分解特征，有效改善超像素分割的边界，进而更好地实现polsar图像的区域化生本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合DFIC和MTM的PolSAR图像区域化统计分割方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的结合DFIC和MTM的PolSAR图像区域化统计分割方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：

3.根据权利要求2所述的结合DFIC和MTM的PolSAR图像区域化统计分割方法，其特征在于：所述步骤1.1的具体方法为：

4.根据权利要求3所述的结合DFIC和MTM的PolSAR图像区域化统计分割方法，其特征在于：所述步骤1.2的具体方法为：

5.根据权利要求4所述的结合DFIC和MTM的PolSAR图像区域化统计分割方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种结合dfic和mtm的polsar图像区域化统计分割方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的结合dfic和mtm的polsar图像区域化统计分割方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：

3.根据权利要求2所述的结合dfic和mtm的polsar图像区域化统计分割方法，其特征在于：所述步骤1.1的具体方法为：

4.根据权利要求3所述的结合dfic和mtm的polsar图像区域化统计分割方法，其特征在于：所述步骤1.2的具体方法为：

5.根据权利要求4所述的结合dfic和mtm的polsar图像区域化统计分割方法，其特征在于：步骤1.1和1.2提...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玉，石雪，尤号田，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：