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基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的多光谱遥感图像分割
被引量：
5
1
作者
徐海霞
温显斌
+1 位作者
邹永廖
郑永春
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期999-1005,共7页
针对多光谱遥感图像的特点,结合图谱聚类、Contourlet系数分布的统计特性和多尺度Markov模型,提出了一种基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的分割(CSCMMS)方法。首先对待分割图像进行Contourlet变换,利用图谱聚类对最粗尺度...
针对多光谱遥感图像的特点,结合图谱聚类、Contourlet系数分布的统计特性和多尺度Markov模型,提出了一种基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的分割(CSCMMS)方法。首先对待分割图像进行Contourlet变换,利用图谱聚类对最粗尺度低频图像聚类得到可靠的初始分割结果;然后利用互信息构造Contourlet域的多尺度Markov模型,结合多尺度、多方向的图像信息将低频图像的初始分割结果逐尺度传递到最细尺度,得到原始图像的分割。对合成图像和多光谱遥感图像的实验结果表明,提出方法在边缘信息保持和噪声敏感性上具有明显改进,错分率和运算时间进一步降低。
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关键词
多
光谱遥感图像
分割
CONTOURLET
图谱聚类
多
尺度
markov
模型
互信息
原文传递
基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法
2
作者
熊毅
田铮
郭小卫
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第2期412-414,418,共4页
在多尺度Markov模型的基础上,提出了一种新的用于SAR图像无监督分割的上下文融合分割方法。该方法充分考虑了SAR图像分布的统计特性,用基于混合Rayleigh分布的多尺度Markov模型对待分割图像建模,并直接根据待分割图像用迭代条件估计算...
在多尺度Markov模型的基础上,提出了一种新的用于SAR图像无监督分割的上下文融合分割方法。该方法充分考虑了SAR图像分布的统计特性,用基于混合Rayleigh分布的多尺度Markov模型对待分割图像建模,并直接根据待分割图像用迭代条件估计算法来训练模型的参数。然后以上下文向量的形式提出了四种不同的上下文模型,并用这四种上下文模型分别对待分割图像的多尺度图像信息进行自上而下的融合,最终得到四种不同的分割结果。实验表明,该方法进一步提高了SAR图像分割结果的精度。
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关键词
多
尺度
markov
模型
上下文融合分割
SAR图像
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职称材料
题名
基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的多光谱遥感图像分割
被引量：
5
1
作者
徐海霞
温显斌
邹永廖
郑永春
机构
天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室
中国科学院国家天文台
出处
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期999-1005,共7页
基金
国家"863"计划(2010AA122201)
国家自然科学基金(61102125
+1 种基金
60872064)
天津市自然科学基金(12JCYBJC10200)资助项目
文摘
针对多光谱遥感图像的特点,结合图谱聚类、Contourlet系数分布的统计特性和多尺度Markov模型,提出了一种基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的分割(CSCMMS)方法。首先对待分割图像进行Contourlet变换,利用图谱聚类对最粗尺度低频图像聚类得到可靠的初始分割结果;然后利用互信息构造Contourlet域的多尺度Markov模型,结合多尺度、多方向的图像信息将低频图像的初始分割结果逐尺度传递到最细尺度,得到原始图像的分割。对合成图像和多光谱遥感图像的实验结果表明,提出方法在边缘信息保持和噪声敏感性上具有明显改进,错分率和运算时间进一步降低。
关键词
多
光谱遥感图像
分割
CONTOURLET
图谱聚类
多
尺度
markov
模型
互信息
Keywords
multispectral remote sensing image segmentation Contourlet spectral clustering multiscale
markov
model mutual information
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法
2
作者
熊毅
田铮
郭小卫
机构
西北工业大学应用数学系
西北工业大学计算机科学与工程系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第2期412-414,418,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60375003)
航空科学基金资助项目(03153059)
文摘
在多尺度Markov模型的基础上,提出了一种新的用于SAR图像无监督分割的上下文融合分割方法。该方法充分考虑了SAR图像分布的统计特性,用基于混合Rayleigh分布的多尺度Markov模型对待分割图像建模,并直接根据待分割图像用迭代条件估计算法来训练模型的参数。然后以上下文向量的形式提出了四种不同的上下文模型,并用这四种上下文模型分别对待分割图像的多尺度图像信息进行自上而下的融合,最终得到四种不同的分割结果。实验表明,该方法进一步提高了SAR图像分割结果的精度。
关键词
多
尺度
markov
模型
上下文融合分割
SAR图像
Keywords
multiseale
markov
model
context-based fused segmentation
SAR imagery
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的多光谱遥感图像分割
徐海霞
温显斌
邹永廖
郑永春
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
原文传递
2
基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法
熊毅
田铮
郭小卫
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006
0
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