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基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油合成孔径雷达图像相干斑抑制
基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油合成孔径雷达图像相干斑抑制
作者:
吴一全
吴诗婳
宋昱
张宇飞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
海面溢油检测
合成孔径雷达图像
相干斑抑制
复contourlet变换
隐马尔科夫树模型
贝叶斯估计
摘要:
海面溢油SAR图像中的相干斑噪声严重影响了后续的图像分割、特征提取和分类.为了更有效地抑制海面溢油SAR图像相干斑,文中提出了一种基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油SAR图像相干斑抑制方法.首先对观测图像取对数并进行复contourlet变换;然后在复contourlet域中用隐马尔科夫树模型对相邻尺度间的带通方向子带系数进行建模,并依据贝叶斯最小均方误差准则估计无噪系数;最后进行逆复contourlet变换和指数变换,得到相干斑抑制后的图像.大量实验结果表明,与Lee、Kuan、Frost及Gamma Map等4种经典滤波方法以及小波域和contourlet域隐马尔科夫树模型方法相比,文中方法从主观视觉和客观定量评价两方面来看综合性能更为优越,是一种行之有效的SAR遥感图像海面溢油检测的预处理方法.
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文献信息
篇名
基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油合成孔径雷达图像相干斑抑制
来源期刊
海洋学报(中文版)
学科
地球科学
关键词
海面溢油检测
合成孔径雷达图像
相干斑抑制
复contourlet变换
隐马尔科夫树模型
贝叶斯估计
年,卷(期)
2013,(2)
所属期刊栏目
研究报道
研究方向
页码范围
168-177
页数
10页
分类号
TP751.1|P76
字数
6297字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0253-4193.2013.02.018
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
吴一全
南京航空航天大学电子信息工程学院
198
2249
23.0
36.0
3
宋昱
南京航空航天大学电子信息工程学院
13
146
6.0
12.0
4
吴诗婳
南京航空航天大学电子信息工程学院
28
424
11.0
20.0
7
张宇飞
南京航空航天大学电子信息工程学院
4
58
3.0
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合成孔径雷达图像
相干斑抑制
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隐马尔科夫树模型
贝叶斯估计
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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
海洋学报(中文版)
主办单位:
中国海洋学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-4193
CN:
11-2055/P
开本:
出版地:
北京海淀区大慧寺路8号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
3094
总下载数(次)
5
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