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针对多源图像分割问题,提出了一种可靠的分割算法。采用被污染的高斯分布描述待分割图像,MRF模型描述分割图像的先验分布,并利用D-S证据理论融合多源数据的不确定性,依据置信度最大的原则,确定多源图像数据的分割标记类别。用仿真图像和多源遥感图像的分割结果,证明了该算法提供了更准确、可靠的分割结果。
基于D-S证据理论的多源图像分割算法
【摘 要】
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针对多源图像分割问题,提出了一种可靠的分割算法。采用被污染的高斯分布描述待分割图像,MRF模型描述分割图像的先验分布,并利用D-S证据理论融合多源数据的不确定性,依据置信度最大的原则,确定多源图像数据的分割标记类别。用仿真图像和多源遥感图像的分割结果,证明了该算法提供了更准确、可靠的分割结果。
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2007年13期
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