基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法

熊毅; 田铮; 郭小卫

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基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法

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在多尺度Markov模型的基础上,提出了一种新的用于SAR图像无监督分割的上下文融合分割方法.该方法充分考虑了SAR图像分布的统计特性,用基于混合Rayleigh分布的多尺度Markov模型对待分割图像建模,并直接根据待分割图像用迭代条件估计算法来训练模型的参数.然后以上下文向量的形式提出了四种不同的上下文模型,并用这四种上下文模型分别对待分割图像的多尺度图像信息进行自上而下的融合,最终得到四种不同的分割结果.实验表明,该方法进一步提高了SAR图像分割结果的精度.

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来源
《计算机应用》 |2006年第2期|412-414418|共4页
作者
熊毅; 田铮; 郭小卫;
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作者单位

西北工业大学;

应用数学系;

陕西;

西安;

710072;

西北工业大学;

应用数学系;

陕西;

西安;

710072;

中国科学院;

自动化研究所;

模式识别国家重点实验室;

北京;

100080;

西北工业大学;

计算机科学与工程系;

陕西;

西安;

710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
多尺度Markov模型; 上下文融合分割; SAR图像;

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