[发明专利]SAR图像自动分类系统及方法

权利要求书

1.一种SAR图像自动分类系统，其特征在于，

包括：

原始图像入库处理单元，对所输入的原始SAR数据进行解析得到该SAR数据的基本信息，并根据所得到的基本信息中包含的极化方式生成SAR图像，将所述基本信息和所述SAR图像关联起来保存到原始图像库中；

原始图像库，用于保存所述SAR图像及其相应的基本信息；

样本库，用于保存样本图像和样本配置文件；

样本库构建单元，从所述原始图像库中选择SAR图像作为样本图像，对该样本图像设置参数来生成样本配置文件，并将所述样本图像和对应的样本配置文件关联起来保存到所述样本库中；以及

分类单元，以所输入的待分类SAR图像的基本信息作为查询条件，从所述样本库中获取匹配的样本图像及其样本配置文件，根据该样本配置文件生成自动分类配置文件，基于该自动分类配置文件对所述待分类SAR图像进行分类。

2.根据权利要求1所述的SAR图像自动分类系统，其特征在于，

所述基本信息还包括图像的地物目标类型、数据源、分辨率、成像时间。

3.根据权利要求1或2所述的SAR图像自动分类系统，其特征在于，

所述自动分类配置文件包括自动分类中推荐使用的特征，

所述分类单元根据所述自动分类配置文件包括的自动分类中推荐使用的特征，通过交叉验证的方式分析获取分类效果最好的分类器作为最优分类器，之后利用样本图像训练所获取的最优分类器，最后利用训练好的最优分类器对待分类SAR图像进行分类。

4.根据权利要求3所述的SAR图像自动分类系统，其特征在于，

还包括分类器模板库，用于保存已经训练好的各种分类器模板，当分类器模板库中存在与所获取的最优分类器相应的分类器模板时，不需训练所获取的最优分类器，直接利用分类器模板库中相应的训练好的分类器模板对待分类SAR图像进行分类。

5.一种SAR图像自动分类方法，其特征在于，包括：

原始图像入库处理步骤，对所输入的原始SAR数据进行解析得到该SAR数据的基本信息，并根据所得到的基本信息中包含的极化方式生成SAR图像，所述基本信息和所述SAR图像关联起来保存到原始图像库中；

样本库构建步骤，从所述原始图像库中选择SAR图像作为样本图像，对该样本图像设置参数来生成样本配置文件，并将所述样本图像和对应的样本配置文件关联起来保存到样本库中；以及

分类步骤，以所输入的待分类SAR图像的基本信息作为查询条件，从所述样本库中获取匹配的样本图像及其样本配置文件，根据该样本配置文件生成自动分类配置文件，基于该自动分类配置文件对所述待分类SAR图像进行分类。

6.根据权利要求5所述的SAR图像自动分类方法，其特征在于，

所述基本信息还包括图像的地物目标类型、数据源、分辨率、成像时间。

7.根据权利要求5或6所述的SAR图像自动分类方法，其特征在于，

所述自动分类配置文件包括自动分类中推荐使用的特征，

在所述分类步骤，根据所述自动分类配置文件包括的自动分类中推荐使用的特征，通过交叉验证的方式分析获取分类效果最好的分类器作为最优分类器，之后利用样本图像训练所获取的最优分类器，最后利用训练好的最优分类器对待分类SAR图像进行分类。

8.根据权利要求7所述的SAR图像自动分类方法，其特征在于，

在所述分类步骤，当分类器模板库中存在与所获取的最优分类器相应的分类器模板时，不需训练所获取的最优分类器，直接利用分类器模板库中相应的训练好的分类器对待分类SAR图像进行分类。