吉林大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (05): 1342-1346.
孙莉, 张艳宁, 田光见, 马苗
SUN Li, ZHANG Yan-ning, TIAN Guang-jian, MA Miao
摘要:
传统的合成孔径雷达(SAR)图像参数化有限模型都有其特定的物理背景或者数学假设,很难准确估计SAR图像中各地物的密度分布,为了解决这一问题,提出一种基于非参数化无限混合模型的SAR图像分割方法,该方法利用Dirichlet过程对SAR图像进行建模,进一步采用非参数化Bayes模型分割包含复杂地物目标的SAR图像。Dirichlet分布作为一种基于分布的分布可以确定不同类别的先验概率,由样本估计出密度函数来描述图像,从而可以更精确地分割各类地物。该算法在模拟图像与真实SAR图像上进行了比对测试,实验结果验证了Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法的有效性和稳健性。
中图分类号:
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[3] | 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866. |
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[6] | 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570. |
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[13] | 傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236. |
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