基于Contourlet域HMT和D-S证据融合的SAR图像分割 - 吴艳 焦惊眉 杨晓丽 肖平 李明 (Ce hui xue bao, 2011)
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。