首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

贝叶斯理论在多波段SAR图像分类融合中的应用
引用本文:岳晋,杨汝良,宦若虹.贝叶斯理论在多波段SAR图像分类融合中的应用[J].中国科学院研究生院学报,2008,25(2):257-263.
作者姓名:岳晋  杨汝良  宦若虹
作者单位:1. 中国科学院电子学研究所,北京,100080;中国科学院研究生院,北京,100049
2. 中国科学院电子学研究所,北京,100080
摘    要:将贝叶斯理论用于多波段SAR图像的分类.分析了常见的乘积方法、平均方法以及 中值方法,并在贝叶斯平均方法的基础上,利用SAR图像分类精度与距离因子之间的关系,提 出3种改进方法.实验结果表明,多波段融合可以结合各波段的优势和互补信息,获得单波段 分类无法获取的分类结果.改进方法通过加权减小了错误分类信息的影响,进一步提高分类精度.

关 键 词:SAR图像  贝叶斯理论  多波段融合  分类
文章编号:1002-1175(2008)02-0257-07
修稿时间:2007年5月10日

Application of Bayesian theory in multiband SAR images fusion for classification
YUE Jin,YANG Ru-Liang,HUAN Ruo-Hong.Application of Bayesian theory in multiband SAR images fusion for classification[J].Journal of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences,2008,25(2):257-263.
Authors:YUE Jin  YANG Ru-Liang  HUAN Ruo-Hong
Institution:1InstituteofElectronics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100080,China; 2GraduateUniversityoftheChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China
Abstract:In this paper,Bayesian theory is applied to classification of multiband SAR images.The familiar fusion methods like product,averaging and median rules are discussed,and on the base of Bayesian averaging method,three modified rules are proposed according to the relationship between classification accuracy and distance factor of SAR image.Experimental results show that multiband fusion can combine the preponderance and complementary information of each band and achieve classification results which couldn't be got in single band.The modified methods decrease the effect of the wrong classification information through weighting and accordingly improve the classification accuracy.
Keywords:SAR image  Bayesian theory  multiband fusion  classification
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《中国科学院研究生院学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《中国科学院研究生院学报》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号