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- 《雷达学报》“2020年度高被引论文”发布北大核心CSCDCSTPCD
- 多尺度Markov模型的可适应图像分割方法北大核心CSCDTSMAP(trainable sequential maximun a posterior)多尺度Markov模型ATSMAP(adaptivetrainable sequential maximum a posterior)图像分割SAR图像摘要:本文在图像分割的TSMAP(trainable sequential maximum a posterior)方法基础上,提出基于多尺度Markov模型的可适应ATSMAP(adaptive TSMAP)图像分割方法.在给定训练图像及其基本真实分割(ground truth segmentation,GTS)的基础上,通过直接对原始图像的GTS进行小波变换产生粗尺度上的GTS,进而估计出图像数据的分布参数和Markov四叉树模型参数;…查看全部>>
- SAR图像的分维特征提取北大核心CSCD
- 一种改进型双窗的SAR图像边缘检测器摘要:传统矩形双窗在检测非理想边缘时容易在边缘附近检测出错误边缘点,出现检测结果会偏移的问题。针对传统矩形窗函数平滑效果较差的局限性,设计了一种Gauss-Gamma形双窗函数算法,采用可接收操作特征(ROC)曲线来评价使用这两种双窗检测器在SAR图像中的性能。结果表明,新方法的检测有更好的边缘连接性,在边缘附近错误边缘较少,明显优于矩形双窗检测器。
- SAR目标识别网络的高效混合精度量化方法CSCD
- 基于K-S检测的SAR图像灰度压缩性能评估北大核心CSCDCSTPCD
- 基于小波域MRF模型的SAR图像分割北大核心CSCDCSTPCD
- 基于峰值点形态信息的SAR图像舰船尾迹检测算法北大核心CSCD
- SAR图像点目标的检测CSCDCSTPCD
- 基于种子点增长的SAR图像海岸线自动提取算法CSCDCSTPCD