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题名基于多尺度随机模型的SAR图像无监督分割
被引量：1
- 1
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作者
徐海霞
田铮
孟帆
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机构
西北工业大学理学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第10期2367-2369,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60375003)
航空基础科学基金资助项目(03I53059)
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文摘
根据SAR图像的成像机理,利用两种多尺度随机模型,即多尺度自回归(MultiscaleAutoregressive,MAR)模型和多尺度自回归滑动平均(Multiscale Aautoregressive Moving Average,MARMA)模型,分别来描述同一场景不同分辨率SAR图像像素间的统计相关性,并构造了相应的多分辨混合算法实现SAR图像的无监督分割。试验结果表明,提出的两种无监督分割方法是可行的,且MARMA模型比MAR模型能够更精确地捕捉SAR图像多尺度序列中不同类型地形的统计信息,使分割质量具有明显的改进。
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关键词
SAR图像无监督分割
多尺度随机模型
多尺度自回归模型
多尺度自回归滑动平均模型
多分辨混合算法
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Keywords
unsupervised segmentation of SAR image
muitiscale stochastic model
multiscale autoregressive model
multiscale autoregressive moving average model
multiresolution mixture algorithm
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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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题名基于多尺度随机模型的多尺度数据综合算法
被引量：1
- 2
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作者
文成林
胡长流
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机构
河南大学数学系
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出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2000年第3期77-81,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目!( 695750 1 5)
河南省科委自然科学基金资助项目
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文摘
通过对小波变换综合形式进行分析与概括 ,建立起基于尺度变量的随机动态模型 ;针对在不同尺度上拥有不同特征的传感器 ,研究基于上述随机模型的目标状态的多传感器数据最优预测、滤波和平滑估计问题 ,其估计值是对不同尺度上 (含有不同观测噪声 )不同观测量值的综合。
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关键词
小波分析
多尺度随机模型
多尺度数据综合算法
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分类号
O174.2
[理学—基础数学]
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一类随机动态过程基于q阶树的多尺度建模方法
被引量：1
- 3
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作者
文成林
张延锋
史军杰
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机构
杭州电子科技大学自动化学院
河南大学计算机与信息工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期908-913,共6页
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基金
国家自然科学基金(60374020)国家自然科学基金重点项目河南省杰出青年科学基金(0312001900)河南省高校杰出科研人才创新工程项目(2002KYCX007)河南省国际合作项目基金(0446650006)资助课题
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文摘
利用多尺度随机模型能建立处理问题有效并行算法的这一优势,提出一类随机动态过程基于一般q阶树的多尺度建模方法。首先,利用Markov过程的条件独立性给出一类过程基于q阶树的多尺度表示方法;其次,基于q阶树多尺度表示和具体实例推导出多尺度模型中的状态转移矩阵、扰动阵、初始状态和相应的协方差矩阵等的具体形式,为具有Markov统计特性的过程或信号建立起多尺度随机模型,这将为有效地解决多源同类信息和多源异类信息的数据融合等实际问题提供了理论基础;最后,给出一类Gauss-Markov过程基于三阶树和五阶树多尺度表示的计算机仿真结果,进一步验证建立模型的实用性和有效性。
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关键词
多尺度随机模型
q阶树
MARKOV过程
多尺度表示
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Keywords
Multiscale stochastic model, qth-order tree, Markov process, Multiscale representation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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