基于混合Wishart模型的极化SAR图像非监督分类

钟能 杨文 杨祥立 郭威

钟能, 杨文, 杨祥立, 郭威. 基于混合Wishart模型的极化SAR图像非监督分类[J]. 雷达学报, 2017, 6(5): 533-540. doi: 10.12000/JR16133
引用本文: 钟能, 杨文, 杨祥立, 郭威. 基于混合Wishart模型的极化SAR图像非监督分类[J]. 雷达学报, 2017, 6(5): 533-540. doi: 10.12000/JR16133
Zhong Neng, Yang Wen, Yang Xiangli, Guo Wei. Unsupervised Classification for Polarimetric Synthetic Aperture Radar Images Based on Wishart Mixture Models[J]. Journal of Radars, 2017, 6(5): 533-540. doi: 10.12000/JR16133
Citation: Zhong Neng, Yang Wen, Yang Xiangli, Guo Wei. Unsupervised Classification for Polarimetric Synthetic Aperture Radar Images Based on Wishart Mixture Models[J]. Journal of Radars, 2017, 6(5): 533-540. doi: 10.12000/JR16133

基于混合Wishart模型的极化SAR图像非监督分类

doi: 10.12000/JR16133
基金项目: 

国家自然科学基金 61331016

国家自然科学基金 61271401

详细信息
    作者简介:

    钟能(1993-), 男, 2015年获得吉林大学工学学士学位, 现于武汉大学电子信息学攻读硕士学位.主要研究方向为极化合成孔径雷达图像处理. E-mail: zn_whu@whu.edu.cn

    杨 文(1976-), 男, 教授, 博士生导师, 2004年获得武汉大学工学博士学位. 研究方向为图像处理与计算机视觉. yangwen@whu.edu.cn

    杨祥立(1991-), 男, 2016年获得武汉大学工学硕士学位, 现于武汉大学电子信息学攻读博士学位.主要研究方向为极化合成孔径雷达图像处理. E-mail: xiangliyang@whu.edu.cn

    郭威(1994-), 男, 2016年获得西安电子科技大学工学学士学位, 现于武汉大学电子信息学院信号处理实验室攻读硕士学位.主要研究方向为极化合成孔径雷达图像解译. E-mail: weige@whu.edu.cn

    通讯作者:

    杨文 yangwen@whu.edu.cn

  • 中图分类号: TN957

Unsupervised Classification for Polarimetric Synthetic Aperture Radar Images Based on Wishart Mixture Models

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China 61331016

The National Natural Science Foundation of China 61271401

  • 摘要: 极化合成孔径雷达图像非监督分类是极化SAR图像自动化解译的重要步骤,但是在非监督分类的过程中如何确定样本类数仍然是十分具有挑战性的问题。由于像素之间具有空间相关性,因此和基于像素的分类方法相比,基于区域的分类方法能得到更加鲁棒的结果。为此,该文提出了一种基于混合Wishart模型和密度峰值聚类的区域级极化SAR图像非监督分类方法。该方法首先使用SLIC算法对极化SAR图像进行过分割,生成多个超像素区域;然后采用混合Wishart模型对超像素区域进行建模,并且利用Cauchy-Schwarz散度来衡量不同超像素区域之间的距离;最后通过密度峰值快速搜索聚类算法得到PolSAR图像的非监督分类结果。在不同极化SAR图像上的实验结果表明了该文方法的有效性。

     

  • 图  1  EMISAR数据的实验结果

    Figure  1.  The experiment results of EMISAR data

    图  2  AIRSAR数据

    Figure  2.  AIRSAR data

    图  3  AIRSAR数据的实验结果

    Figure  3.  The experimental results of AIRSAR data

    表  1  AIRSAR数据的分类结果

    Table  1.   The classification results of AIRSAR data

    方法 Bartlett方法 Wishart方法 本文方法
    油菜 0 0.8727 0.9647
    草地 0 0.3750 0.9028
    土豆 1 1 0.9879
    小麦 0.9988 0.8682 0.9890
    裸地 0.9934 0.9861 0.9998
    豌豆 0.9584 0.9622 0.9744
    甜菜 0.9696 0.0015 0.5218
    大麦 0.4850 0.6471 0.9892
    苜蓿 0.9571 0.9853 0.9320
    OA 0.7581 0.8007 0.9420
    Kappa 0.7044 0.7682 0.9336
    F1-score 0.6173 0.7850 0.9337
    Purity 0.7581 0.8334 0.9432
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    表  2  混合Wishart模型不同分量个数的计算时间

    Table  2.   The computational time of Wishart mixture models with different components

    时间(s) 10 15 25 35 40
    EMISAR数据 0.3885 0.4361 0.6478 0.9187 1.1588
    AIRSAR数据 1.78622.22893.39895.06035.5793
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    表  3  不同步骤的计算时间

    Table  3.   The computational time corresponding to each step

    时间(s) SLIC MixWishart DPC
    EMISAR数据 0.3199 0.7120 7.3037
    AIRSAR数据 1.2346 3.6250 91.8320
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-11-30
  • 修回日期:  2017-01-16
  • 网络出版日期:  2017-10-28

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