基于Contourlet域HMT和D-S证据融合的SAR图像分割
针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算...
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Published in | Ce hui xue bao Vol. 40; no. 2; pp. 148 - 155 |
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Main Author | |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071%陕西测绘局,陕西,西安,710054%西安电子科技大学,雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071
2011
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Subjects | |
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ISSN | 1001-1595 |
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Abstract | 针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度。 |
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AbstractList | P237; 针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法.该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式.本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markov random field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度. 针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度。 |
Author | 吴艳 焦惊眉 杨晓丽 肖平 李明 |
AuthorAffiliation | 西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071 陕西测绘局,陕西西安710054 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071 |
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Author_FL | LI Ming XIAO Ping JIAO Jingmei WU Yan YANG Xiaoli |
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ContentType | Journal Article |
Copyright | Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved. |
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Discipline | Astronomy & Astrophysics |
DocumentTitleAlternate | Segmentation Algorithm for SAR Images Based on Fusion of HMT in the Contourlet Domain and D-S Theory of Evidence |
DocumentTitle_FL | Segmentation Algorithm for BAR Images Based on Fusion of HMT in the Contourlet Domain and D-S Theory of Evidence |
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Issue | 2 |
Keywords | SAR图像分割 Contourlet变换 隐马尔科夫树(HMT) D-S证据理论 |
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Notes | SAR images segmentation; Contourlet transform; hidden Markov tree(HMT); D-S theory of evidence 11-2089/P SAR images segmentation P237 Contourlet transform D-S theory of evidence hidden Markov tree(HMT) |
PageCount | 8 |
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PublicationCentury | 2000 |
PublicationDate | 2011 |
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PublicationTitle | Ce hui xue bao |
PublicationTitleAlternate | Acta Geodaetica et Cartographica Sinica |
PublicationTitle_FL | ACTA GEODAETICA ET CARTOGRAPHICA SINICA |
PublicationYear | 2011 |
Publisher | 西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071%陕西测绘局,陕西,西安,710054%西安电子科技大学,雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071 |
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SourceID | wanfang chongqing |
SourceType | Aggregation Database Publisher |
StartPage | 148 |
SubjectTerms | Contourlet变换 D-S证据理论 SAR图像分割 隐马尔科夫树(HMT) |
Title | 基于Contourlet域HMT和D-S证据融合的SAR图像分割 |
URI | http://lib.cqvip.com/qk/90069X/20112/37425533.html https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/chxb201102003 |
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