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文檔簡介
1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)在國防、環(huán)境等方面都具有突出的戰(zhàn)略意義,因此作為雷達(dá)信號處理領(lǐng)域的熱點(diǎn),SAR圖像的解譯是一項(xiàng)非常重要的工作,其中SAR圖像的分割問題是SAR圖像目標(biāo)識別與解譯技術(shù)的重要環(huán)節(jié)。但由于SAR圖像包含大量的斑點(diǎn)噪聲,傳統(tǒng)的光學(xué)圖像分割算法無法抑制斑點(diǎn)噪聲的影響,容易產(chǎn)生錯分,因此不適用于SAR圖像分割。
本文在隱馬爾科夫場和雙馬爾科夫場的基礎(chǔ)上,著重研究了三重馬爾科夫隨機(jī)場。三重馬爾科夫隨機(jī)場(TMF)模
2、型非常適合處理非平穩(wěn)、非高斯圖像的分割問題。同時(shí)為了降低模型和算法的復(fù)雜性,滿足對實(shí)測SAR圖像處理的實(shí)時(shí)、穩(wěn)健、高效的需求,本文提出了一種快速TMF的無監(jiān)督SAR圖像多類分割算法。該算法首先針對SAR圖像的乘性斑點(diǎn)噪聲,研究了SAR圖像四叉樹分解的數(shù)字特征、閾值選取及分解規(guī)則,使得在圖像平滑區(qū)進(jìn)行粗分解,而在圖像邊緣區(qū)進(jìn)行細(xì)分解,將圖像快速映射成一種新的基于邊緣信息的pixon描述,然后再將TMF算法進(jìn)行擴(kuò)展,導(dǎo)出了基于邊緣信息pix
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