基于最大后验概率的SAR图像目标分割算法

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文中使用最大后验概率(MAP)分类方法实现合成孔径雷达(SAR)图像目标分割,并与基于偏微分方程(PDE)的各向异性扩散(AD)过程结合起来,使MAP分类准则得到更好的分割结果。AD过程是作用在后验概率上的空域滤波器,具有高效、精确和简洁的优点,并对图像数据的分布特性具有很强的适应性。这种方法需要先将图像从灰度域转化到后验概率域,因此需要对像素灰度分布进行条件概率分布建模,并进行参数估计。文中巧妙的使用有限混合高斯分布模型来逼近条件概率分布,并用期望最大化(EM)方法用来实现参数估计。在引入这种新奇的混合
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