1. Segmentation and classification of polarimetric SAR data based on the KummerU distribution
- Author
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Harant, O., Lionel Bombrun, Gay, M., Fallourd, R., Trouvé, E., Tupin, F., Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), GIPSA - Signal Images Physique (GIPSA-SIGMAPHY), Département Images et Signal (GIPSA-DIS), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), GIPSA-Services (GIPSA-Services), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Equipe Traitement du Signal et des Images, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Traitement du Signal et des Images (TSI), Télécom ParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Nantes Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1)
- Subjects
body regions ,Fisher pdf ,KummerU pdf ,Segmentation ,nervous system ,[INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing ,Texture ,fungi ,High Resolution PolSAR data ,Classification ,[SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing - Abstract
International audience; Thinner spatial features can be observed from the high resolution of newly available spaceborne and airborne SAR images. Heterogeneous clutter models should be used to model the covariance matrix because each resolution cell contains only a small number of scatterers. In this paper, we focus on the use of a Fisher probability density function (pdf) to model the SAR clutter. First, the benefit of using such a pdf is exposed. Covariance matrix statistics are then analyzed in details. For a Fisher distributed texture, the covariance matrix follows a KummerU pdf. Asymptotic cases of this pdf are presented. Finally, the KummerU pdf is implemented in both hierarchical segmentation and classification algorithms. Segmentation and classification results are shown on both synthetic and real data.