基于自组织网络的SAR遥感图像的多尺度分割

摘要：

基于多尺度信息特征和混合模型,将自组织混合网络(SOMN)应用于合成孔径雷达(SAR)图像的分割.首先对SAR图像的多尺度序列进行多尺度随机建模,以此进行多尺度特征提取;然后对其建立混合模型,并经过SOMN进行学习研究得到混合模型的参数;最后再利用Bayesian分类器,对SAR图像进行分割.实验结果表明,本文方法能够充分地利用SAR图像多尺度序列中不同类型地形的统计信息,进而明显地改进了图像的分割质量.

关键词：合成孔径雷达(SAR)图像分割、自组织混合网络(SOMN)、多尺度信息

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技攻关计划2005BA517A08;天津市教育委员会科技基金2006BA19

在线出版日期：2007-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：467-470