【摘 要】
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针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构
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针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不
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