基于最大后验概率的SAR图像目标分割算法

• 作者: 李海生 贺新毅
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 图像分割 最大后验概率 各向异性扩散
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 121-123,127
• 分类号: TP301
• 字数: 3017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2012.06.033

摘要

文中使用最大后验概率(MAP)分类方法实现合成孔径雷达(SAR)图像目标分割,并与基于偏微分方程(PDE)的各向异性扩散(AD)过程结合起来,使MAP分类准则得到更好的分割结果.AD过程是作用在后验概率上的空域滤波器,具有高效、精确和简洁的优点,并对图像数据的分布特性具有很强的适应性.这种方法需要先将图像从灰度域转化到后验概率域,因此需要对像素灰度分布进行条件概率分布建模,并进行参数估计.文中巧妙的使用有限混合高斯分布模型来逼近条件概率分布,并用期望最大化(EM)方法用来实现参数估计.在引入这种新奇的混合高斯分布模型后,基于MAP - AD的分割算法对地面SAR图像获得了很好的分割结果并对图像灰度分布具有很强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海生		4	17	3.0	4.0
2	贺新毅		2	3	1.0	1.0