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摘要:
提出了一种基于参数化模型的水平集合成孔径雷达(SAR)图像多区域分割方法。该方法采用改进的Edgeworth展开式自适应地对SAR图像统计信息进行拟合。由于无需预先估计SAR图像待分割区域的概率密度函数,因此该方法更适用于多区域分割。该方法根据分割区域数量,将改进的Edgeworth展开式嵌入到对应个数的能量泛函模型中,并给出水平集方法求解过程及数值实现方案,最终实现图像多区域分割。实验结果表明,同其他水平集方法相比,该方法能获得更高的分割精度,更适用于多区域分割。
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文献信息
篇名 基于参数化模型的水平集SAR图像多区域分割方法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 图像处理 图像分割 水平集 统计信息 合成孔径雷达
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 自动化技术
研究方向 页码范围 939-943
页数 5页 分类号 TN957.52
字数 3463字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.011
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 陈彦 电子科技大学自动化工程学院 54 450 12.0 18.0
2 童玲 电子科技大学自动化工程学院 75 554 12.0 19.0
3 罗时雨 电子科技大学自动化工程学院 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
图像分割
水平集
统计信息
合成孔径雷达
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
论文1v1指导