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中国科学院大学学报 ›› 2008, Vol. 25 ›› Issue (2): 257-263.DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2008.2.018

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贝叶斯理论在多波段SAR图像分类融合中的应用

岳晋1,2, 杨汝良, 宦若虹1,2   

  1. 1中国科学院电子学研究所,北京100080 2中国科学院研究生院,北京100049
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 发布日期:2008-03-15

ApplicationofBayesiantheoryinmultibandSARimagesfusion forclassification

YUEJin 1,2, YANGRu Liang, HUANRuoHong 1,2   

  1. 1InstituteofElectronics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100080,China; 2GraduateUniversityoftheChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Published:2008-03-15

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

Abstract: BayesiantheoryisappliedtoclassificationofmultibandSARimages.Thefamiliarfusion
methodslikeproduct,averagingandmedianrulesarediscussed,andonthebaseofBayesianaveragingmethod, threemodifiedrulesareproposedaccordingtotherelationshipbetweenclassificationaccuracyanddistancefactorof
SARimage.Experimentalresultsshowthatmultibandfusioncancombinethepreponderanceandcomplementary informationofeachbandandachieveclassificationresultswhichcouldn’tbegotinsingleband.Themodified methodsdecreasetheeffectofthewrongclassificationinformationthroughweightingandaccordinglyimprovethe classificationaccuracy.

Key words: SARimage, Bayesiantheory, multibandfusion, classification

中图分类号: