【摘 要】
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针对合成孔径雷达（SAR）图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,并结合隐马尔科夫树（HMT）模型和隐马尔科夫场（MRF）,提出了一种基于Co
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,陕西测绘局遥感院,西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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针对合成孔径雷达（SAR）图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,并结合隐马尔科夫树（HMT）模型和隐马尔科夫场（MRF）,提出了一种基于Contourlet域持续性和聚集性的SAR图像模糊融合分割算法。该算法有效捕获了Contourlet子带的持续性和聚集性,并分别用HMT和MRF来刻画,再依据模糊测度,将多尺度HMT和MRF有机融合,建立Contourlet域HMT-MRF融合模型,并导出新模型下的最大后验概率（MAP）分割公式。对实测SAR图像进
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