基于最小错误率的SAR图象分割方法研究

• 作者: 安锦文 王义敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图象分割 最小错误率 有限高斯混合分布
• 年，卷（期）: 2006,（16）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 80-82
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.16.026

摘要

文章提出了一种基于最小错误率的SAR图象自动分割算法.对直方图呈现出多模分布特征的SAR图象,首先运用有限高斯混合分布对SAR图象特征空间的数据统计模型进行估计;其次基于最小错误率原理选取SAR图象自动分割阈值,在先验概率未知和估计条件下,获得目标及其阴影区域的检测结果;最后对两种图象分割结果进行了分析并与SAR图象目标检测的经典方法-恒虚警(CFAR)目标检测方法作了比较.仿真结果表明在先验概率估计下的图象自动分割具有明显的优势和较大的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安锦文	西北工业大学自动化学院控制与信息工程系	83	600	13.0	18.0
2	王义敏	西北工业大学自动化学院控制与信息工程系	8	51	5.0	7.0