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SAR Image Segmentation Using GHM-Based Dirichlet Process Mixture Models

机译:基于GHM的Dirichlet过程混合模型的SAR图像分割

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摘要

This paper proposes a robust SAR image segmentation scheme for SAR images with speckle noise. Our method can simulate the intrinsic property of SAR image by the proposed infinite mixture model-Dirichlet process mixture model and determine the cluster number automatically. The Gaussian-Hermite moment is applied to extract features to improve the robust of segmentation and reduce the influence of speckle noise. The effectiveness of proposed method is demonstrated via experiments with the simulated data and real data.
机译:针对斑点噪声的SAR图像,提出了一种鲁棒的SAR图像分割方案。我们的方法可以通过提出的无限混合模型-Dirichlet过程混合模型来模拟SAR图像的固有特性,并自动确定聚类数。应用高斯-赫尔姆特矩提取特征,以提高分割的鲁棒性并减少散斑噪声的影响。通过仿真数据和真实数据的实验证明了该方法的有效性。

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