【摘 要】
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结合非下采样轮廓波变换(NSCT)和均值漂移理论,提出了一种利用NSCT域均值漂移的SAR图像分割算法.首先将图像进行NSCT分解,针对NSCT域高、低频子带的不同特性,构造了高低频特征分量形成特征空间,对特征空间利用均值漂移聚类,然后对聚类结果进行有针对性的合并处理.在MSTAR数据集上进行了实验,并与OTSU分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比,结果表明所提出算法具有更强的抗噪性,
【机 构】
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西北核技术研究所 陕西西安710024
【出 处】
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第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会
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结合非下采样轮廓波变换(NSCT)和均值漂移理论,提出了一种利用NSCT域均值漂移的SAR图像分割算法.首先将图像进行NSCT分解,针对NSCT域高、低频子带的不同特性,构造了高低频特征分量形成特征空间,对特征空间利用均值漂移聚类,然后对聚类结果进行有针对性的合并处理.在MSTAR数据集上进行了实验,并与OTSU分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比,结果表明所提出算法具有更强的抗噪性,分割结果更为准确.
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