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申请/专利权人：桂林理工大学
摘要：本发明提供一种基于空间约束邻域概率混合模型的SAR图像分割方法，涉及图像识别技术领域，本发明定义空间约束邻域概率混合模型，其中利用邻域概率混合模型建立像素强度的概率分布，利用马尔可夫随机场结合空间信息定义组分权重，进而建立基于空间约束邻域概率混合模型的对数似然函数，应用梯度优化方法求解对数似然函数的参数，包括邻域系数以避免人为设置系数导致的过分割或欠分割，通过最大化后验概率获得SAR图像分割结果。本发明可有效利用像素强度和空间信息，降低相干斑噪声的影响，同时可自适应确定邻域系数，本发明为灾害监测和资源勘探等提供图像识别数据，加快推进SAR图像在各领域的广泛应用。
主权项：1.一种基于空间约束邻域概率混合模型的SAR图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取待分割的SAR图像，并在图像域上对其进行定义；步骤2：在图像域上，利用邻域概率混合模型建立像素强度的条件概率分布，并结合像素空间信息利用MRF定义组分权重，建立基于空间约束邻域概率混合模型的对数似然函数；步骤3：针对已建立的对数似然函数，利用杰森不等式建立关于对数似然函数不等式，得到新的目标函数；步骤4：针对已建立的目标函数，通过最大化目标函数和梯度优化方法求解参数；步骤5：输出SAR图像的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 一种基于空间约束邻域概率混合模型的SAR图像分割方法
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