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摘要:
在小波域马尔可夫随机场(MRF)和隐马尔可夫树(HMT)的基础上,提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)图像降斑算法.该算法在对乘性噪声不取对数变换的情况下,融合了贝叶斯最小均方误差(MMSE)抑制噪声技术.为了提高HMT的速度,采用了一个新的隐马尔可夫半树模型,该模型考虑了小波系数的持续性和聚类性,分别用HMT和MRF刻画.仿真结果表明该算法在抑制斑点噪声的同时,有效的保持了边缘,避免对数变换带来的一些误差,取得了好的效果,其速度比HMT模型提高了二十倍.
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文献信息
篇名 基于小波域隐马尔可夫混合模型的SAR图像降斑算法
来源期刊 电波科学学报 学科 工学
关键词 SAR图像 小波降斑 MRF HMT 贝叶斯估计
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 244-250
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 5337字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-0388.2007.02.013
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 廖桂生 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 500 4537 29.0 38.0
2 吴艳 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 41 386 13.0 17.0
6 王霞 西安电子科技大学电子工程学院 5 30 4.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
SAR图像
小波降斑
MRF
HMT
贝叶斯估计
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
电波科学学报
双月刊
1005-0388
41-1185/TN
大16开
河南市新乡138信箱3分箱
36-260
1986
chi
出版文献量(篇)
3417
总下载数(次)
11
总被引数(次)
30224
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导