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![SAR圖像中目標(biāo)分割及其邊緣檢測(cè)方法的研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/907bfc2a-e63e-424e-98af-2b66e9906038/907bfc2a-e63e-424e-98af-2b66e99060381.gif)
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1、合成孔徑雷達(dá)技術(shù)發(fā)展到今日不僅應(yīng)用在軍事上,而且在民用方面得到了廣泛的應(yīng)用,如災(zāi)害監(jiān)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、海洋冰川監(jiān)測(cè)、地形測(cè)繪、資源勘探等,表現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價(jià)值。因此,SAR圖像的分析與理解就有著越來越重要的意義。SAR圖像的分類以及目標(biāo)檢測(cè)、分割、識(shí)別已成為SAR自動(dòng)半自動(dòng)圖像解譯的幾個(gè)重要的研究方向,成為了國(guó)際上研究的熱點(diǎn)。本文研究了SAR圖像的目標(biāo)分割與檢測(cè)方法,主要工作包括:
⑴基于多尺度技術(shù)和馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型(MR
2、F)提出了針對(duì)合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像的有效的多尺度分割方法。首先利用多尺度自回歸模型對(duì)SAR圖像進(jìn)行特征提取,其次,根據(jù)能量函數(shù)應(yīng)用聯(lián)合概率分布通過統(tǒng)計(jì)松弛算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),最后將最大后驗(yàn)概率(MAP)作為一種最優(yōu)準(zhǔn)則,通過模擬退火算法(SA)獲取最終的標(biāo)簽估計(jì),試驗(yàn)結(jié)果表明該方法是準(zhǔn)確、有效、健壯的。
⑵基于Snake模型的SAR圖像目標(biāo)分割技術(shù)。首先針對(duì)Snake模型圖像分割技術(shù)中存在的凹陷區(qū)域不能很好收斂的缺點(diǎn),
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