PMF实现polsar目标检测MATLAB代码

下面是一份基于PMF的POLSAR目标检测的MATLAB代码：

clear all;
clc;

%% Load Data
data = load('polsar_data.mat'); % 数据文件
data = data.polsar_data; % 读取数据
[m, n, p] = size(data); % 数据大小
im = polsar2rgb(data); % 构造RGB图像
figure, imshow(im); % 显示图像

%% Covariance Matrix Estimation
C = zeros(p);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        x = squeeze(data(i, j, :));
        C = C + x * x';
    end
end
C = C / (m * n);

%% Eigenvalue Decomposition
[V, D] = eig(C);
d = diag(D);
[d, idx] = sort(d, 'descend'); % 按降序排序
V = V(:, idx);

%% PMF Processing
T1 = 0.2;
T2 = 0.9;
for i = 1:m
    for j = 1:n
        x = squeeze(data(i, j, :));
        y = V' * x;
        z = zeros(p, 1);
        for k = 1:p
            if y(k) <= T1
                z(k) = 0;
            elseif y(k) >= T2
                z(k) = 1;
            else
                z(k) = (y(k) - T1) / (T2 - T1);
            end
        end
        data(i, j, :) = V * z;
    end
end

%% Display Results
im = polsar2rgb(data);
figure, imshow(im);

代码中首先加载POLSAR数据，然后估计协方差矩阵，并对其进行特征值分解。接着，将POLSAR数据投影到特征向量空间中，并进行PMF处理。最后，将处理后的数据转换为RGB图像并显示。

需要注意的是，PMF处理的参数T1和T2可以根据具体应用进行调整。此外，代码中使用了一个名为`polsar2rgb`的函数，用于将POLSAR数据转换为RGB图像。如果您没有这个函数，可以参考其他资料或自行编写。