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基于Contourlet域持续性和聚集性的合成孔径雷达图像融合分割算法
被引量：
8
1
作者
吴艳
肖平
+1 位作者
王昌明
李明
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1977-1983,共7页
针对合成孔径雷达(SAR)图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,并结合隐马尔科夫树(HMT)模型和隐马尔科夫场(MRF),提出了一种基于Contourlet域持续性和聚集性的SAR图像模糊融合分割算法...
针对合成孔径雷达(SAR)图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,并结合隐马尔科夫树(HMT)模型和隐马尔科夫场(MRF),提出了一种基于Contourlet域持续性和聚集性的SAR图像模糊融合分割算法。该算法有效捕获了Contourlet子带的持续性和聚集性,并分别用HMT和MRF来刻画,再依据模糊测度,将多尺度HMT和MRF有机融合,建立Contourlet域HMT-MRF融合模型,并导出新模型下的最大后验概率(MAP)分割公式。对实测SAR图像进行了仿真,仿真结果和分析表明:与小波域上的HMT-MRF融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,该算法在抑制斑点噪声的同时,有效地提高了SAR图像的分割精度。
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关键词
图像处理
合成孔径雷达图像分割
CONTOURLET变换
持续性
聚集性
模糊逻辑融合
原文传递
复杂场景下的SAR图像船舶目标检测
被引量：
4
2
作者
周慧
褚娜
陈澎
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期87-94,共8页
针对SAR图像中复杂场景下的船舶目标检测问题,提出一种将定位、分类和分割多任务结合一起的Mask-FPN模型,在金字塔特征映射图的基础上,同时引入图像分割分支,并通过多任务损失函数保证定位分类和分割三个过程同时进行.实验结果表明,本...
针对SAR图像中复杂场景下的船舶目标检测问题,提出一种将定位、分类和分割多任务结合一起的Mask-FPN模型,在金字塔特征映射图的基础上,同时引入图像分割分支,并通过多任务损失函数保证定位分类和分割三个过程同时进行.实验结果表明,本文提出的Mask-FNP模型在近海、港口、岛屿等存在干扰背景的复杂场景下,船舶识别准确率达98.81%.与Faster R-CNN、Yolo3、SSD、FPN等模型对比,本文模型检测准确率提高,虚警率和漏检率明显下降.
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关键词
合成孔径雷达(
sar
)图像
船舶多目标检测
复杂场景
特征金字塔模型
图像分割
多任务损失函数
原文传递
题名
基于Contourlet域持续性和聚集性的合成孔径雷达图像融合分割算法
被引量：
8
1
作者
吴艳
肖平
王昌明
李明
机构
西安电子科技大学电子工程学院
陕西测绘局遥感院
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期1977-1983,共7页
基金
国家自然科学基金(60872137)
国防预研基金(914CDO10307100C01)
航空科学基金(20080181002)资助课题
文摘
针对合成孔径雷达(SAR)图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,并结合隐马尔科夫树(HMT)模型和隐马尔科夫场(MRF),提出了一种基于Contourlet域持续性和聚集性的SAR图像模糊融合分割算法。该算法有效捕获了Contourlet子带的持续性和聚集性,并分别用HMT和MRF来刻画,再依据模糊测度,将多尺度HMT和MRF有机融合,建立Contourlet域HMT-MRF融合模型,并导出新模型下的最大后验概率(MAP)分割公式。对实测SAR图像进行了仿真,仿真结果和分析表明:与小波域上的HMT-MRF融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,该算法在抑制斑点噪声的同时,有效地提高了SAR图像的分割精度。
关键词
图像处理
合成孔径雷达图像分割
CONTOURLET变换
持续性
聚集性
模糊逻辑融合
Keywords
imag
e
processing
synthetic aperture
radar
（
sar
）
images
segmentation
Contourlet
transform
persistence
clustering
fuzzy
logic
fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
复杂场景下的SAR图像船舶目标检测
被引量：
4
2
作者
周慧
褚娜
陈澎
机构
大连东软信息学院计算机与软件学院
大连海事大学航海学院
出处
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期87-94,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51609032)
辽宁省教育厅科学研究项目。
文摘
针对SAR图像中复杂场景下的船舶目标检测问题,提出一种将定位、分类和分割多任务结合一起的Mask-FPN模型,在金字塔特征映射图的基础上,同时引入图像分割分支,并通过多任务损失函数保证定位分类和分割三个过程同时进行.实验结果表明,本文提出的Mask-FNP模型在近海、港口、岛屿等存在干扰背景的复杂场景下,船舶识别准确率达98.81%.与Faster R-CNN、Yolo3、SSD、FPN等模型对比,本文模型检测准确率提高,虚警率和漏检率明显下降.
关键词
合成孔径雷达(
sar
)图像
船舶多目标检测
复杂场景
特征金字塔模型
图像分割
多任务损失函数
Keywords
synthetic aperture
radar
(
sar
)
images
multi-target
ship
detection
complex
scenes
feature
pyramid
model
imag
e
segmentation
multitask
loss
function
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Contourlet域持续性和聚集性的合成孔径雷达图像融合分割算法
吴艳
肖平
王昌明
李明
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
8
原文传递
2
复杂场景下的SAR图像船舶目标检测
周慧
褚娜
陈澎
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
原文传递
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