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视觉特征方向流邻域加权PCM的SAR图像分割
被引量：
2
1
作者
田小林
焦李成
缑水平
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期624-631,共8页
应用聚类方法对合成孔径雷达(SAR)图像进行分割时,受SAR图像斑点噪声的影响,在聚类过程中应当既要考虑聚类原型的空间自适应性,又要考虑像素间强相关性,这就要求聚类隶属度与空间信息的有效结合.针对此问题提出了基于方向流场构建自适...
应用聚类方法对合成孔径雷达(SAR)图像进行分割时,受SAR图像斑点噪声的影响,在聚类过程中应当既要考虑聚类原型的空间自适应性,又要考虑像素间强相关性,这就要求聚类隶属度与空间信息的有效结合.针对此问题提出了基于方向流场构建自适应邻域空间加权可能性c-均值聚类(PCM)算法,通过可操纵小波变换和视觉特征预测编码模型建立方向流场,用基于方向流场的Markov随机场(MRF)描述当前像素与其邻域像素间的相互关系,在像素的聚类隶属度估计中直接引入这种邻域信息,使聚类隶属度得到有效修正.实验表明这种方法在抑制噪声的同时可以保留图像的细节信息,对SAR图像有较好的分割结果.
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关键词
合成孔径雷达图像分割
可能性c-均值聚类
可操纵小波变换
方向流场
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职称材料
题名
视觉特征方向流邻域加权PCM的SAR图像分割
被引量：
2
1
作者
田小林
焦李成
缑水平
机构
西安电子科技大学智能信息处理研究所
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期624-631,共8页
基金
国家自然科学基金资助(6067309760703109)
国家部委科技项目资助(A1420060172
51307040103)
文摘
应用聚类方法对合成孔径雷达(SAR)图像进行分割时,受SAR图像斑点噪声的影响,在聚类过程中应当既要考虑聚类原型的空间自适应性,又要考虑像素间强相关性,这就要求聚类隶属度与空间信息的有效结合.针对此问题提出了基于方向流场构建自适应邻域空间加权可能性c-均值聚类(PCM)算法,通过可操纵小波变换和视觉特征预测编码模型建立方向流场,用基于方向流场的Markov随机场(MRF)描述当前像素与其邻域像素间的相互关系,在像素的聚类隶属度估计中直接引入这种邻域信息,使聚类隶属度得到有效修正.实验表明这种方法在抑制噪声的同时可以保留图像的细节信息,对SAR图像有较好的分割结果.
关键词
合成孔径雷达图像分割
可能性c-均值聚类
可操纵小波变换
方向流场
Keywords
synthetic aperture radar （SAR） image segmentation
possibilistic c-means clustering
steerable wavelet transform
direction flow field
分类号
TP251 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
视觉特征方向流邻域加权PCM的SAR图像分割
田小林
焦李成
缑水平
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
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