【摘 要】
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本文提出了一种基于改进马尔科夫随机场模型（MRF）的高分辨率SAR图像建筑物轮廓提取的方法.该方法首先引入了自适应的权重系数来改善邻域系统对先验能量项的影响,从而使分类结果
【机 构】
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天津理工大学计算机与通信工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室
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本文提出了一种基于改进马尔科夫随机场模型（MRF）的高分辨率SAR图像建筑物轮廓提取的方法.该方法首先引入了自适应的权重系数来改善邻域系统对先验能量项的影响,从而使分类结果更加准确.其次,利用Fisher分布来描述观测图像每一类的边缘分布,并且估计Fisher分布的参数;然后,根据改进的MRF对图像进行分类;最后,利用面向对象的方法,利用建筑物的形状特性及空间关系来提取建筑物.实验结果表明该方法可以较好地提取出建筑物的轮廓.
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