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申请/专利权人：北京化工大学
摘要：本发明涉及一种基于极化特征Wishart‑Chernoff距离的盐湖水体提取方法。所述方法包括：对双极化SAR图像的各个极化特征分别进行PCA降维融合操作，对降维极化特征图像使用SILC算法生成超像素，得到超像素级的C矩阵；并对降维极化特征图像进行水体区域划分；根据Wishart‑Chernoff距离表达式，在面积相同的超像素中逐个计算水体‑超像素、背景‑超像素的Wishart‑Chernoff距离进行分割，得到分割结果。通过利用降维极化特征分割超像素应用于极化SAR图像水体分割，与逐像素处理相比可以在减少噪声干扰的同时保留图像的细节与边界信息，并且大幅减少计算量，提高运算效率；将传统的逐像素计算Wishart‑Chernoff距离分类转化为超像素计算，简化了计算Wishart‑Chernoff距离的形式，提高了实用性和灵活性。
主权项：1.一种基于极化特征Wishart-Chernoff距离的盐湖水体提取方法，其特征在于，所述方法包括：基于超像素级的矩阵统计分析原理，确定超像素级的C矩阵服从Wishart分布，并计算出Wishart-Chernoff距离表达式；采集包含有盐湖水体的双极化SAR图像，对所述双极化SAR图像的各个极化特征分别进行PCA降维融合操作，得到降维极化特征图像；对所述降维极化特征图像使用SILC算法生成超像素，得到超像素级的C矩阵；并对所述降维极化特征图像进行水体区域划分，转换为真值图，生成标签数据；基于所述超像素级的C矩阵、所述标签数据，根据所述Wishart-Chernoff距离表达式，在面积相同的超像素中逐个计算水体-超像素、背景-超像素的Wishart-Chernoff距离，并将所述Wishart-Chernoff距离大小作为相似度来进行分割，得到分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京化工大学 基于极化特征Wishart-Chernoff距离的盐湖水体提取方法
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