基于多特征的SAR图像多尺度无监督分割

郭小卫; 官小平

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提出一种基于多特征的SAR图像多尺度无监督分割方法.该方法采用隐Markov树(hidden Markov tree,HMT)模型对SAR图像的灰度数据与标准差数据分别建模并分割,由两个分割结果提取SAR图像的结构性信息,并根据结构性信息,对灰度分割的后验概率进行平滑,最终的分割结果表明,该方法在很少损失结构性信息的基础上,能得到更光滑的分割结果.

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来源
《遥感信息》 |2006年第4期|33-36|共4页
作者
郭小卫; 官小平;
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作者单位

北京东方泰坦科技有限公司,北京,100083;

北京东方泰坦科技有限公司,北京,100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 P237.9;
关键词
HMT(hidden Markov tree); SAR图像; Rayleigh分布; EM(expectation maximization)算法; ICE(iterative conditional estimation)算法;

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