您的位置: 专家智库 > >

湖北省自然科学基金(2007ABA257)

作品数:2 被引量:24H指数:2
相关作者:邹同元孙洪杨文张海剑代登信更多>>
相关机构:武汉大学更多>>
发文基金:湖北省自然科学基金测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:天文地球更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇天文地球

主题

  • 2篇图像
  • 1篇有限混合模型
  • 1篇散射
  • 1篇散射模型
  • 1篇图切割
  • 1篇图像分类
  • 1篇期望最大化
  • 1篇目标图
  • 1篇目标图像
  • 1篇混合模型
  • 1篇非监督分类
  • 1篇SAR
  • 1篇MSTAR
  • 1篇标图

机构

  • 2篇武汉大学

作者

  • 2篇杨文
  • 2篇孙洪
  • 2篇邹同元
  • 1篇代登信
  • 1篇张海剑

传媒

  • 2篇武汉大学学报...

年份

  • 2篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类被引量:19
2009年
基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。
张海剑杨文邹同元孙洪
关键词:非监督分类
一种快速有效的MSTAR SAR目标图像分割算法被引量:5
2009年
提出了一种快速有效的SAR目标图像分割算法。该算法基于混合Gamma分布,利用改进的Potts模型引入先验信息,通过结合期望最大化和图切割优化算法(GC)对混合分布模型参数进行快速稳健的估计,从而获得最终的分割结果。在MSTAR SAR数据集上的实验表明了该算法的有效性和灵活性。
代登信杨文邹同元孙洪
关键词:有限混合模型期望最大化图切割
共1页<1>
聚类工具0