基于谱聚类与混合模型的SAR图像多尺度分割

被引：7

作者：

徐海霞 ^{[1
]}

田铮 ^{[2
,3
]}

丁明涛 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北工业大学计算机学院

[2] 西北工业大学理学院

[3] 中国科学院遥感应用研究所国家遥感科学重点实验室

来源：

中国图象图形学报 | 2010年 / 15卷 / 03期

关键词：

谱聚类; 混合模型; 分类后验概率; 多尺度分割; SAR图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.51 [雷达信号检测处理];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

针对谱聚类方法应用于合成孔径雷达(SAR)图像分割时Laplace矩阵的特征值和特征向量难以计算的问题,结合SAR图像在多个尺度的统计信息,给出了一个包含顶点凝聚、初始分割和分割细化3个步骤的SAR图像多尺度分割方法。首先,用一个顶点数不断减少的凝聚图序列来逼近从SAR图像得到的图;然后应用谱聚类方法对最粗尺度的凝聚图进行分割得到初始分割结果;最后根据SAR图像的统计性质,利用基于混合模型估计的分类后验概率将初始分割结果逐尺度进行细化得到SAR图像的最终分割。实验结果表明了方法的有效性。

引用

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