[发明专利]一种具有空间自适应性的极化SAR图像分割方法

摘要

本发明提供一种具有空间自适应性的极化SAR图像分割方法，主要解决现有的分割技术在空间复杂度自适应性上的不足导致分割结果无法体现图像细节信息的问题。该方法首先结合H/α-ML Wishart聚类和四叉树分解得到大小不等、能够自适应场景复杂度的初始分割区域，然后利用复Wishart分布和马尔科夫随机场(MRF)对初始分割区域的大小和形状进行调整，得到最终的分割结果。本发明充分有效利用了极化SAR图像的极化信息，具有良好的空间自适应性，分割结果能够很好的保留极化SAR图像中的细节信息，分割速度较快，结果较为精确。

主权项

一种具有空间自适应性的极化SAR图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，预处理操作；步骤2，初始聚类操作：对步骤1中得到的滤波后的极化SAR图像做初始聚类处理，得到极化SAR图像分类结果图；步骤3，四叉树分解操作：对步骤2得到的极化SAR图像分类结果图做四叉树分解，具体步骤为：将分类图像分为相同大小的四块，判断每一块内所有像素的类别标签是否一致，同时判断检查块的大小是否达到设定阈值，若判断结果为否，则将每一块再次分解为相同大小的子块，若判断结果为是，则停止分解；步骤4，软分割操作，主要是对步骤3得到的每一块分割区域进行大小和形状调整；步骤5，后处理操作，将不符合预先设定要求的分割块与其邻域内散射特性最为接近的分割块进行融合，得到最终的极化SAR图像分割结果。