基于稀疏特征与条件随机场的高分辨SAR图像分类方法

作者：吴艳; 梁文楷; 曹宜策; 李明; 张鹏

来源：2018-01-25, 中国, ZL201810072110.7.

本发明公开了一种基于稀疏特征与条件随机场的高分辨SAR图像分类方法,主要解决现有技术对复杂场景下的分类精度低和边界保持不准确的问题。其方案是：1.输入高分辨SAR图像,并从中选取构建训练数据块集合,训练稀疏特征提取算法的系统参数；2.提取SAR图像块稀疏特征,并训练logistics分类器,得到图像的分类后验概率构建一元势能函数；3.利用二值边缘划分图和边缘强度图融合后的边界约束图,构建二元势能函数；4.利用一元势能函数和二元势能函数,形成完整的全连接条件随机场模型,对该模型进行推理得到分类结果。本发明提高了高分辨SAR图像复杂场景及边缘细节的分类精度,可用于SAR图像地物分类。

• 单位
  西安电子科技大学