一种全自动的MSTAR SAR目标图像分割方法

• 作者: 刘钢 徐侃 杨丽春 杨文
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 地球科学
• 关键词: SAR图像 混合狄利克雷模型 马尔科夫随机场 能量优化
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 59-62
• 分类号: P751.1
• 字数: 3386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7859.2012.09.013

摘要

狄利克雷过程混合模型(Dirichlet Process Mixture,DPM)作为一种非参数概率统计模型,可以有效应用于SAR图像的非监督分类.文中提出一种全自动的MSTAR坦克SAR图像分割方法.该方法首先基于DPM确定出图像中的类别数目,接着使用马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)对所得图像类别概率的空间邻域关系进行描述,然后结合标号代价能量优化算法获取最终的分割结果.该方法在不需要人为指定待分割图像类别个数的同时,能较好地保证分割结果的合理性与连贯性.在MSTAR SAR数据上的实验表明了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨文	武汉大学电子信息学院信号处理研究室	44	232	8.0	14.0
2	刘钢	武汉大学电子信息学院信号处理研究室	11	44	3.0	6.0
3	杨丽春		7	32	4.0	5.0
4	徐侃	武汉大学电子信息学院信号处理研究室	8	21	2.0	4.0