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摘要:
针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的分割.试验结果表明,该方法对高分辨SAR图像具有强散射点的目标分割更完整,并且比无监督统计模型分割方法分割速度更快.
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文献信息
篇名 有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 Fisher分布 水平集 SAR图像分割 有监督
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 通信与信息工程
研究方向 页码范围 357-362
页数 分类号 TN957.52
字数 4307字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.005
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 冯大政 西安电子科技大学电子工程学院 199 1584 18.0 28.0
2 吕雁 西安电子科技大学电子工程学院 8 141 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
Fisher分布
水平集
SAR图像分割
有监督
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
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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