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基于改进小波域隐马尔可夫模型的遥感图像分割

Remote-Sensing Image Segmentation Based on Improved Wavelet-DomainHidden Markov Models

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【作者】 郭松涛孙强焦李成

【Author】 Guo Song-tao Sun Qiang Jiao Li-cheng (Institute of Intellgent Information Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China)

【机构】 西安电子科技大学智能信息处理研究所西安电子科技大学智能信息处理研究所 西安710071西安710071西安710071

【摘要】 该文提出了一种基于改进小波域隐马尔可夫树(HMT)模型进行图像分割的方法。该方法利用基于希尔伯特变换对的二维方向小波,这种小波变换具有平移不变性、方向检测性好的特点。同时该方法还利用拓展HMT对该改进小波域中尺度间的小波系数相关性进行建模,并结合多背景融合技术进行遥感图像的分割,得到了优于已有文献的分割结果,而且与同类算法相比,降低了算法所需的计算量。

【Abstract】 Improved wavelet-domain HMT based remote-sensing image segmentation algorithm is proposed in this paper. The algorithm is based on 2-D directional wavelet, which is implemented via Hilbert transform pairs. The 2-D directional wavelet can provide both shift invariance and good directional selectivity. In this paper, the dependence of wavelet coefficients lied in inter scale is modeled efficiently, and a new segmentaion algorithm is produced by combining this with multicontext fusion method. A better segmentation result for remote-sensing image with smaller computational burden is obtained.

【基金】 国家"863"计划(2002AA135080)资助课题
  • 【文献出处】 电子与信息学报 ,Journal of Electronics and Information Technology , 编辑部邮箱 ,2005年02期
  • 【分类号】TP751
  • 【被引频次】23
  • 【下载频次】524
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