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摘要:
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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文献信息
篇名 基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 多尺度Markov模型 上下文融合分割 SAR图像
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 图形图像与多媒体
研究方向 页码范围 412-414,418
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 4384字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田铮 西北工业大学应用数学系 164 1005 15.0 22.0
5 郭小卫 西北工业大学计算机科学与工程系 7 67 4.0 7.0
6 熊毅 西北工业大学应用数学系 3 23 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
多尺度Markov模型
上下文融合分割
SAR图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
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