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基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割
  • ISSN号：1000-1328
  • 期刊名称：《宇航学报》
  • 时间：0
  • 分类：TN958[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构：[1]西北工业大学计算机科学技术学院, [2]西安
  • 相关基金：国家自然科学基金(60375003);; 航空科学基金(03153059)
作者： 刘保利[1], 田铮[1], 丁明涛[2]
关键词： SAR图像, 灰度共生矩阵, 双Markov模型, 多分辨MPM, 纹理分割, SAR image, Gray level co-occurrence matrices, Pairwise markov random field model, Multiresolution MPM, Texture segmentation
中文摘要：

为了提高SAR图像分割精度,提出在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,同时考虑SAR图像像素间空间分布特征和局部灰度均值和方差等统计量给出多分辨双Markov框架下的GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及对应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。实验结果表明该方法用于一些高分辨SAR图像,与基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,在分割精度上能降低分割时的错分率。

英文摘要：

This paper presents a new method for segmentation of synthetic aperture radar(SAR) images.We take into account spatial distributed characters between pixels of SAR images as well as the local means and variances statistics of gray level,a Gaussian autoregressive (GAR) model under a multiresolution pariwise Markov framework can be proposed based on texture feature images witch come from gray level co-occurrence probability statistics.For texture segmentation of SAR images,using the multiresolution maximizati...

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期刊信息
  • 《宇航学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国宇航学会
  • 主编：杜善义
  • 地址：北京市海淀区阜成路8号主楼306
  • 邮编：100048
  • 邮箱：yhxb@vip.163.com
  • 电话：010-68768614 68767316
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1328
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2053/V
  • 邮发代号:2-167
  • 获奖情况:
  • 2006、2011年百种中国杰出学术期刊,2007年中国科协精品科技期刊工程,2006-2008年中国科技期刊优秀学术论文奖,2011年《中国精品科技期刊》称号
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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