【摘 要】
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遥感技术作为一门前沿学科,近几年取得了长足的发展.作为微波遥感的代表,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)因具有全天候、全天时对地球表面进行观察的能力以及空间分辨率高的特点,使得SAR在民用和军事方面发挥着越来越大的作用.在对SAR图像的研究和应用中,人们往往对图像中的某些部分感兴趣,需要将它们分离提取出来,这就是图像分割.该文主要基于统计模型对SAR图像分割算
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遥感技术作为一门前沿学科,近几年取得了长足的发展.作为微波遥感的代表,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)因具有全天候、全天时对地球表面进行观察的能力以及空间分辨率高的特点,使得SAR在民用和军事方面发挥着越来越大的作用.在对SAR图像的研究和应用中,人们往往对图像中的某些部分感兴趣,需要将它们分离提取出来,这就是图像分割.该文主要基于统计模型对SAR图像分割算法做了一定的研究工作.在马尔可夫随机场(MRF)模型图像分割方法的基础上,结合多尺度图像模型的优点,提出了一种基于多尺度马尔可夫随机场模型的SAR图像分割方法.在对小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的图像分割方法的研究中,分析了不同的背景模型对融合结果的影响,在此基础上提出了一种新的结合权值背景融合的多尺度图像分割方法.针对SAR图像受斑点噪声影响严重的特点,使用一个小波域"截枝"HMT模型来代替原先的HMT模型,即只采用较粗尺度上的数据来训练模型参数,以提高多尺度初始分割效果,并通过增大较粗尺度上权值参数的方法来使融合结果靠近较粗尺度上的分割,最终提高了分割效果.
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