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基于MAP-MRF模型的SAR图像道路提取
被引:7
|
作者
:
赵青
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
北京无线电测量研究所
北京无线电测量研究所
赵青
[
1
]
孔繁兴
论文数:
0
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机构:
北京航空航天大学
北京无线电测量研究所
孔繁兴
[
2
]
机构
:
[1]
北京无线电测量研究所
[2]
北京航空航天大学
来源
:
系统工程与电子技术
|
2008年
/ 10期
关键词
:
SAR;
道路提取;
马尔可夫随机场;
遗传算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
利用最大后验概率-马尔可夫随机场(maximum posteriori-Markov random field,MAP-MRF)模型,从合成孔径雷达图像中提取道路是一种全局最优方法。该方法克服了SAR图像固有的相干斑干扰,结合道路的空间分布特征,构建了马尔可夫随机场关于道路分布的先验概率模型,并利用遗传算法获得后验概率最大意义下的最优结果。通过对真实SAR图像的试验表明,在主干道路被提取的同时,一些人眼难于辨识的低对比度细小的道路也能被辨识出来,从而说明了该方法对于SAR图像道路提取的有效性。
引用
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页码:2028 / 2030
页数:3
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共 2 条
[1]
合成孔径雷达图像处理[M]. 电子工业出版社 , (法)HenriMaitre编, 2005
[2]
Markov Random Field Modeling in Computer Vision. Li S Z. Springer Computer Science Workbench . 1995
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