遥感识别
-
基于FCM模糊聚类的SAR图像多类划分系统
本项目设计并实现了一个基于模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）聚类算法的图像自动化分类与处理平台。该系统针对合成孔径雷达（SAR）图像的复杂纹理和相干斑噪声特性，采用模糊数学理论对图像像素进行不确定性建模，通过迭代优化目标函数来实现高精度地物分类。 系统的核心功能包括图像数据的多维特征提取、模糊隶属度矩阵的初始化与更新、聚类中心的动态迭代计算以及分类结果的后处理优化。实现方法上，算法通过最小化像素点到聚类中心在特征空间中的加权偏差平方和，确定每个像素属于特定类别的程度，从而生成软分割结果。 -
基于改进极化白化滤波的PolSAR图像增强系统
该项目旨在开发一套针对全极化合成孔径雷达（PolSAR）图像的改进型极化白化滤波（PWF）处理软件，其核心目标是在抑制相干斑噪声的同时最大限度地保留地物目标信息。系统首先读取全极化雷达系统获取的HH、HV、VH、VV四个极化通道的原始复电场强度数据。在处理过程中，项目通过构建极化散射矢量及对应的协方差矩阵，利用白化变换技术对多通道数据进行线性组合，从而在统计意义上达到最佳的斑点抑制效果。改进之处在于引入了自适应窗口处理机制，能够根据局部区域的非均质性调整滤波权重，有效防止边缘模糊和点目标损失。处理完成后， -
灰度图像伪彩色增强处理系统
伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色图像表示，就可以提高对图像细节的辨别力。伪彩色处理的基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到色彩空间的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。对黑白图像中不同灰度级赋予不同的彩色。本项目通过MATLAB环境实现，主要功能包括基于强度分层法的伪彩色处理、灰度级到彩色变换法。通过对原始灰度图像的每个像素点进行特定的数学映射，将其单一的亮度属性分解并在R
