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SAR图像双Markov-EAR模型的纹理无监督分割
1
作者
丁明涛
田铮
句彦伟
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期736-740,共5页
单视SAR图像保留了最大的分辨率和场景可观测的全部纹理信息,根据单视SAR图像的统计性质,在双M arkov模型的框架下,对低层M arkov随机场提出了指数自回归EAR纹理模型,并对纹理含噪情形下的高层M arkov随机场模型给出了一种参数估计方法...
单视SAR图像保留了最大的分辨率和场景可观测的全部纹理信息,根据单视SAR图像的统计性质,在双M arkov模型的框架下,对低层M arkov随机场提出了指数自回归EAR纹理模型,并对纹理含噪情形下的高层M arkov随机场模型给出了一种参数估计方法及相应的无监督分割算法。实验结果表明,与以往的有监督GAR模型和不考虑纹理的模型相比,无监督的双M arkov-EAR模型能大量降低分割时的错分率。
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关键词
SAR图像
纹理
双markov模型
无监督分割
EAR
ECM算法
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职称材料
基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割
2
作者
刘保利
田铮
丁明涛
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期677-681,701,共6页
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...
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。
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关键词
SAR图像
灰度共生矩阵
双markov模型
多分辨MPM
纹理分割
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职称材料
一种基于纹理特征融合的SAR图像分割方法
3
作者
刘保利
赵宗涛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第2期756-758,762,共4页
在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上,定义多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法既利用了像素的灰度信息,也利用了像素的空间位置信息,削...
在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上,定义多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法既利用了像素的灰度信息,也利用了像素的空间位置信息,削弱了斑点噪声对分割的影响。实验表明对于一些高分辨SAR图像,该方法与单纯基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,分割精度得以提高。
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关键词
灰度共生矩阵
特征融合
双markov模型
多分辨MPM
纹理分割
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职称材料
题名
SAR图像双Markov-EAR模型的纹理无监督分割
1
作者
丁明涛
田铮
句彦伟
机构
西北工业大学理学院应用数学系
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期736-740,共5页
基金
国家自然科学基金(60375003)
航空基础科学基金(03I53059)资助
文摘
单视SAR图像保留了最大的分辨率和场景可观测的全部纹理信息,根据单视SAR图像的统计性质,在双M arkov模型的框架下,对低层M arkov随机场提出了指数自回归EAR纹理模型,并对纹理含噪情形下的高层M arkov随机场模型给出了一种参数估计方法及相应的无监督分割算法。实验结果表明,与以往的有监督GAR模型和不考虑纹理的模型相比,无监督的双M arkov-EAR模型能大量降低分割时的错分率。
关键词
SAR图像
纹理
双markov模型
无监督分割
EAR
ECM算法
Keywords
unsupervised segmentation, pairwise
markov
random field （MRF） model, synthetic aperture radar （SAR） image, exponential autoregressive（EAR） model
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割
2
作者
刘保利
田铮
丁明涛
机构
西北工业大学计算机科学技术学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期677-681,701,共6页
基金
国家自然科学基金(60375003)
航空科学基金(03153059)
文摘
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。
关键词
SAR图像
灰度共生矩阵
双markov模型
多分辨MPM
纹理分割
Keywords
SAR image
Gray level co-occurrence matrices
Pairwise
markov
random field model
Multiresolution MPM
Texture segmentation
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
一种基于纹理特征融合的SAR图像分割方法
3
作者
刘保利
赵宗涛
机构
西京学院工程技术系
第二炮兵工程学院计算机系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第2期756-758,762,共4页
文摘
在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上,定义多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法既利用了像素的灰度信息,也利用了像素的空间位置信息,削弱了斑点噪声对分割的影响。实验表明对于一些高分辨SAR图像,该方法与单纯基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,分割精度得以提高。
关键词
灰度共生矩阵
特征融合
双markov模型
多分辨MPM
纹理分割
Keywords
gray level co-occurrence matrices
texture feature fusion
pairwise
markov
random field model
multiresolution MPM
texture segmentation
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SAR图像双Markov-EAR模型的纹理无监督分割
丁明涛
田铮
句彦伟
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割
刘保利
田铮
丁明涛
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于纹理特征融合的SAR图像分割方法
刘保利
赵宗涛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
0
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职称材料
已选择
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