基于EM的极化SAR图像协方差结构检测与分类方法
信号处理
2021-06-22 v1
摘要
本文利用极化协方差矩阵(PCM)的特殊特性，解决极化SAR图像分类的挑战。为此，引入了一个求解多重假设检验的通用框架，旨在检测和分类极化SAR图像中的上下文空间变化。具体而言，在原假设下，仅对属于二维空间滑动窗口的数据假设一个未知结构；而在每个备择假设下，数据被划分为共享不同结构的子集。划分估计问题通过引入代表协方差结构类别的隐随机变量以及期望最大化算法得以解决。所提检测策略的有效性在模拟和真实极化SAR数据上均得到验证，并与现有分类算法进行了比较。
引用
@article{arxiv.2106.10872,
title = {EM-based Solutions for Covariance Structure Detection and Classification in Polarimetric SAR Images},
author = {Pia Addabbo and Filippo Biondi and Carmine Clemente and Sudan Han and Danilo Orlando and Giuseppe Ricci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10872},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 11 figures