一种利用cloude-pottier分解和极化白化滤波的全极化sar图像分类算法

？提出了一种新的基于cloude-pottier分解和极化白化滤波(pwf)的全极化sar数据分类算法。该算法利用pwf的结果来代替反熵a对复wisharth/α分类结果进行进一步细化,按pwf的值将复wisharth/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复wisharth/α分类结果和复wisharth/α/a分类结果。