熊毅
- 作品数：4 被引量：7H指数：1
- 供职机构：西北工业大学理学院应用数学系更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 基于多尺度图像块的SAR图像无监督分割
- 2006年
- 提出了一种基于多尺度图像块的SAR图像无监督分割方法。在利用高斯混合模型进行图像分割时,大多采用的是基于单个像素的分割方法,这种方法由于未考虑像素周围邻域结点的信息,分割精度往往不高。论文考虑到SAR图像具有很强的斑点噪声,为了更好地抑制斑点噪声对分割结果的影响,在多分辨分析的基础上提出了一种基于多尺度图像块的图像分割新方法。实验表明,这种基于多尺度图像块的分割较在单个像素下多尺度Markov模型的MPM分割好,分割精度有了较大的提高。
- 熊毅田铮
- 关键词：SAR图像EM算法无监督分割
- 基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法
- 2006年
- 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。
- 熊毅田铮郭小卫
- 关键词：SAR图像
- 多尺度Markov模型与SAR图像上下文信息融合无监督分割
- 本文研究了基于多尺度Markov模型的SAR图像无监督分割方法。由于SAR图像含有大量的斑点噪声，传统的光学图像分割方法已不再适用于SAR图像的分割，而SAR图像分割又是SAR图像后期分析和进一步处理的基础，因此，对SA...
- 熊毅
- 关键词：MARKOV模型EM算法信息融合算法
- 文献传递
- 多尺度Markov模型的可适应图像分割方法被引量：7
- 2005年
- 本文在图像分割的TSMAP(trainablesequentialmaximumaposterior)方法基础上,提出基于多尺度Markov模型的可适应ATSMAP(adaptiveTSMAP)图像分割方法.在给定训练图像及其基本真实分割(groundtruthsegmentation,GTS)的基础上,通过直接对原始图像的GTS进行小波变换产生粗尺度上的GTS,进而估计出图像数据的分布参数和Markov四叉树模型参数;上下文模型参数根据上下文的低维特征(类别数量特征)而非上下文本身来估计.该方法具有上下文模型参数估计计算量小,Markov四叉树模型参数可针对特定的待分割图像重新优化等优点(模型适应过程),解决了TSMAP方法易导致过学习的问题,在待分割图像与训练图像的统计特性不匹配的情况下,仍能给出较好的分割结果.对合成图像与SAR图像的实验结果表明,这种方法的分割精度高于TSMAP和其它几种基于多尺度Markov模型的图像分割方法.
- 郭小卫田铮林伟熊毅
- 关键词：SEQUENTIALMAXIMUM图像分割SAR图像
