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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing >Adaptive parametric estimation and classification of remotely sensed imagery using a pyramid structure
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Adaptive parametric estimation and classification of remotely sensed imagery using a pyramid structure

机译：基于金字塔结构的遥感影像自适应参数估计和分类

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An unsupervised region-based image segmentation algorithm implemented with a pyramid structure has been developed. Rather than depending on traditional local splitting and merging of regions with a similarity test of region statistics, the algorithm identifies the homogeneous and boundary regions at each level of the pyramid; the global parameters of each class are then estimated and updated with the values of the homogeneous regions represented at that level of the pyramid using mixture distribution estimation. The image is then classified through the pyramid structure. Classification results obtained for both simulated and SPOT imagery are presented.
机译：已经开发了一种采用金字塔结构实现的无监督的基于区域的图像分割算法。该算法无需依靠传统的区域分割和合并与区域统计数据的相似性测试，而是可以识别出金字塔各个级别上的同质和边界区域。然后，使用混合分布估算来估计和更新每个类别的全局参数，并用在金字塔的该级别表示的同质区域的值进行更新。然后通过金字塔结构对图像进行分类。给出了针对模拟和SPOT图像获得的分类结果。

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