2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、本文研究了基于多尺度Markov模型的SAR圖像無(wú)監(jiān)督分割方法。由于SAR圖像含有大量的斑點(diǎn)噪聲,傳統(tǒng)的光學(xué)圖像分割方法已不再適用于SAR圖像的分割,而SAR圖像分割又是SAR圖像后期分析和進(jìn)一步處理的基礎(chǔ),因此,對(duì)SAR圖像分割方法的研究一直都是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。 本文在前人的基礎(chǔ)上,以多尺度Markov模型為基礎(chǔ),針對(duì)SAR圖像的統(tǒng)計(jì)性質(zhì),給出了確定SAR圖像分類數(shù)目的MMDL(Multiscaleminimumdescrip

2、tionlength)準(zhǔn)則和三種SAR圖像分割的上下文融合方法,創(chuàng)新性如下:(1)給出了確定SAR圖像分類數(shù)目的MMDL標(biāo)準(zhǔn)。在多尺度Markov模型的框架內(nèi)通過(guò)引入MDL(minimumdescriptionlength)準(zhǔn)則,提出了一種確定SAR圖像分類數(shù)目的新方法,并從理論上和模擬計(jì)算兩方面說(shuō)明了該方法的有效性。 (2)在多尺度Markov模型的基礎(chǔ)上,提出了一種融合上下文信息的分割算法。該算法是以上下文向量的形式提出了四

3、種不同的上下文模型,并把這四種上下文模型分別用于融合多尺度結(jié)構(gòu)上的圖像信息,得到了一種基于上下文模型的多尺度融合分割方法。 (3)將上述上下文信息融合算法引入到SAR圖像的分割問(wèn)題,分別提出了基于MGMM(MultiscaleGaussianMarkovModel)和基于MRMM(MultiscaleRayleighMarkovModel)的上下文信息融合的SAR圖像分割方法。前一種方法通過(guò)融合圖像的上下文信息,有效的抑制了SA

4、R圖像的斑點(diǎn)噪聲,解決了現(xiàn)有的MGMM模型不適用于SAR圖像分割的問(wèn)題;后一種方法以多尺度Markov模型為基礎(chǔ),根據(jù)SAR圖像的統(tǒng)計(jì)性質(zhì),用Rayleigh分布比較很好地描述了斑點(diǎn)噪聲的拖尾性,并采用了上下文信息融合算法來(lái)進(jìn)一步改善分割結(jié)果,實(shí)驗(yàn)表明,這種方法適合于SAR幅值數(shù)據(jù)的分割。 (4)考慮SAR圖像數(shù)據(jù)的非Gauss分布統(tǒng)計(jì)特性,針對(duì)EM算法難以給出非Gauss分布參數(shù)估計(jì)的缺陷,給出以MAR模型作為特征提取器產(chǎn)生S

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