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贝叶斯融合在SAR图像分类中的应用
被引量：
8
1
作者
苏芳
洪文
毛士艺
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期1107-1110,1091,共5页
本文研究将数据融合理论用于SAR图像分类 .通过贝叶斯理论进行多通道SAR图像测量级数据融合 ,充分利用像素的从属信息并获得单通道分类无法获取的分类结果 ,有效保留各通道有用信息并抑制图像中的斑点噪声 ;针对贝叶斯融合涉及到的先验...
本文研究将数据融合理论用于SAR图像分类 .通过贝叶斯理论进行多通道SAR图像测量级数据融合 ,充分利用像素的从属信息并获得单通道分类无法获取的分类结果 ,有效保留各通道有用信息并抑制图像中的斑点噪声 ;针对贝叶斯融合涉及到的先验概率的问题采用两种方式进行先验概率估计 ,对估计引起的马赛克现象提出了三种解决方法 ;并提出三种先验概率融合方法 。
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关键词
SAR图像
多通道
融合
先验概率
估计
先验概率融合
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职称材料
题名
贝叶斯融合在SAR图像分类中的应用
被引量：
8
1
作者
苏芳
洪文
毛士艺
机构
北京航空航天大学电子工程系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期1107-1110,1091,共5页
文摘
本文研究将数据融合理论用于SAR图像分类 .通过贝叶斯理论进行多通道SAR图像测量级数据融合 ,充分利用像素的从属信息并获得单通道分类无法获取的分类结果 ,有效保留各通道有用信息并抑制图像中的斑点噪声 ;针对贝叶斯融合涉及到的先验概率的问题采用两种方式进行先验概率估计 ,对估计引起的马赛克现象提出了三种解决方法 ;并提出三种先验概率融合方法 。
关键词
SAR图像
多通道
融合
先验概率
估计
先验概率融合
Keywords
Classification (of information)
Communication channels (information theory)
Estimation
Image processing
Object recognition
Optimization
Probability
Radar imaging
Sensor data fusion
分类号
TN957.524 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯融合在SAR图像分类中的应用
苏芳
洪文
毛士艺
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
8
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