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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明的一种基于显著极化特征的PolSAR地物分类方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：对PolSAR图像中每个像素均进行不同的极化分解；将分解后的分量组成极化特征向量，将所有的极化特征向量组成极化特征集合，再将极化特征集合分为训练数据集和测试数据集，训练数据集记为X训，测试数据集记为Y测；S2：构建基于稀疏表达和低秩分解的地物分类字典模型；S3：通过多次迭代，获取地物分类字典D，记为D优；S4：建立地物分类字典的重建误差项；S5：地物分类。本方法能对低分辨率PolSAR图像中快速学习出各类地物的具有可区分性的一致性特征，以实现快速和高精度的分类。

主权项：1.一种基于显著极化特征的PolSAR地物分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对PolSAR图像中每个像素均进行不同的极化分解；将分解后的分量组成极化特征向量，将所有的极化特征向量组成极化特征集合，再将极化特征集合分为训练数据集和测试数据集，训练数据集记为X训，测试数据集记为Y测；S2：构建基于稀疏表达和低秩分解的地物分类字典模型；地物分类字典模型为： 其中，为低秩分解惩罚松弛表达；为稀疏分解惩罚；a秩为低秩惩罚权重参数；为稀疏惩罚权重参数；γ是共性稀疏权重参数；v是字典组差异性惩罚；X训为训练数据集；D为地物区分字典，D＝[D1,D2,LDs]，Di为第i类地物的地物区分字典；Z为字典系数，Z＝[Z1,Z2,LZs]，Zi是训练数据集X训在地物区分字典Di上的字典系数；的含义为X训在所有地物区分字典上分解系数的稀疏惩罚；为2范数；P为训练数据集X训中的类别，由人为设定；S3：假设式1中地物区分字典D是固定的，则式1可以简化为： 采用训练数据集X训；先固定地物区分字典D，对字典系数Z进行目标优化求解，获取训练数据集X训在地物区分字典Di上的字典系数Zi；再固定字典系数Z，对地物区分字典D进行目标优化求解，获取地物区分字典D；通过多次迭代，获取地物分类字典D，记为D优；S4：基于式2，利用优化出来的D优，建立地物分类字典的重建误差项； 其中，Y测为测试数据集；为Y测在地物分类字典D上选择出的极化分解分量；S5：基于式3进行地物分类。

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