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摘要:
海陆分割在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义.针对传统算法不能很好地对SAR图像进行海陆分割,提出了基于改进SLIC超像素分割和分层区域合并准则(HSWO)的海陆分割算法.针对SAR图像统计特性,首先对SLIC超像素分割和HSWO算法模型分别进行改进,然后用SLIC超像素分割算法对图像进行超像素分割,并按照分层区域合并准则对超像素块进行聚类,最终实现海陆分割.实验表明,所提出的改进模型具有较高的处理精度和处理效率,相比于其他算法更适用于SAR图像的海陆分割,具备一定的工程应用价值.
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文献信息
篇名 基于改进SLIC算法的SAR图像海陆分割
来源期刊 电光与控制 学科 工学
关键词 SAR图像 海陆分割 SLIC超像素分割 分层区域合并准则
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 21-25,30
页数 6页 分类号 TN957.52
字数 4565字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-637X.2019.01.005
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 朱鸣 2 1 1.0 1.0
2 杨百龙 12 17 2.0 3.0
3 何岷 10 2 1.0 1.0
4 陈铮铮 2 1 1.0 1.0
5 张雄美 4 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
SAR图像
海陆分割
SLIC超像素分割
分层区域合并准则
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
电光与控制
月刊
1671-637X
41-1227/TN
大16开
河南省洛阳市017信箱16分箱
1970
chi
出版文献量(篇)
4517
总下载数(次)
11
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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