milan米兰体育 用于极化 SAR 图像聚类的 K-Wishart 马尔可夫随机场模型

引用

Akbari V, Moser G, Doulgeris AP, Anfinsen SN, Eltoft T & Serpico SB (2011) A K-Wishart Markov random field model for clustering of polarimetric SAR imagery.见：IGARSS 2011 - 2011 IEEE 国际地球科学和遥感研讨会，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华，2011 年 7 月 24 日至 2011 年 7 月 29 日。新泽西州：IEEE。 https://doi.org/10.1109/igarss.2011.6049317

摘要
针对多视偏振合成孔径雷达 (PolSAR) 数据提出了一种将高级统计分布与空间上下文信息相结合的聚类方法。它基于马尔可夫随机场 (MRF) 模型，该模型集成了针对每个图像簇的 PolSAR 数据统计的 K-Wishart 分布和针对空间上下文的 Potts 模型。具体来说，所提出的算法是基于期望最大化（EM）算法构建的。开发了一种新的 EM 公式来联合解决 K-Wishart 分布和空间上下文模型中的参数估计以及能量函数的最小化问题。实验使用模拟和真实的四极化 L 波段数据进行呈现。