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基于Mueller矩阵分解的非监督聚类算法
被引量：
2
1
作者
王之禹
朱敏慧
白有天
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第5期454-459,共6页
该文描述了一种利用极化SAR图像的Mueller矩阵分解系数进行非监督聚类的算法。根据关于各种地貌目标散射电磁波机理的先验知识,该算法可以在不需要任何实地勘测的条件下将图像粗略地分割为三种完全不同的、物理含义明显的类别,即建筑区...
该文描述了一种利用极化SAR图像的Mueller矩阵分解系数进行非监督聚类的算法。根据关于各种地貌目标散射电磁波机理的先验知识,该算法可以在不需要任何实地勘测的条件下将图像粗略地分割为三种完全不同的、物理含义明显的类别,即建筑区域、茂密植被和微粗糙表面(例如水面)。与利用单极化灰度图像的非监督分类算法相比,该算法的突出特点是不仅仅将每个像素按照其特征紧密地聚集在一起,而且还能确定每个聚类的散射机理,进而确定目标类型。
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关键词
矩阵分解
非监督聚类算法
合成孔径雷达
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职称材料
题名
基于Mueller矩阵分解的非监督聚类算法
被引量：
2
1
作者
王之禹
朱敏慧
白有天
机构
中国科学院电子学研究所
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第5期454-459,共6页
基金
微波成像国防重点实验室资助项目
文摘
该文描述了一种利用极化SAR图像的Mueller矩阵分解系数进行非监督聚类的算法。根据关于各种地貌目标散射电磁波机理的先验知识,该算法可以在不需要任何实地勘测的条件下将图像粗略地分割为三种完全不同的、物理含义明显的类别,即建筑区域、茂密植被和微粗糙表面(例如水面)。与利用单极化灰度图像的非监督分类算法相比,该算法的突出特点是不仅仅将每个像素按照其特征紧密地聚集在一起,而且还能确定每个聚类的散射机理,进而确定目标类型。
关键词
矩阵分解
非监督聚类算法
合成孔径雷达
Keywords
SAR, Clustering, Matrix decomposition
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Mueller矩阵分解的非监督聚类算法
王之禹
朱敏慧
白有天
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
2
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