10.3321/j.issn:0254-4164.2006.02.019
SAR图像无监督分割的空间变化混合MAR模型方法
提出SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的空间变化混合多尺度自回归(Spatially Variant Mixture Multiscale AutoRegressive,SVMMAR)模型方法,该模型不仅能刻画SAR图像的空间变化性,而且利用了SAR图像多尺度序列的统计特性;采用的分类器是像素标号的极大似然估计,细化的同时简化了传统Bayes分类器;该模型无需预先抑制斑点噪声,就能获得精确分割结果;并且理论上证明了在图像粗尺度确定分类个数的合理性,在此基础上提出一种在粗尺度确定分类个数的新方法,大大减少了运算量.
空间变化混合多尺度自回归模型、分类器、SAR图像、无监督分割、斑点噪声
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TP391(计算技术、计算机技术)
中国科学院资助项目60375003;航空基金03I50351
2006-04-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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