邹同元
- 作品数：3 被引量：30H指数：3
- 供职机构：武汉大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家高技术研究发展计划测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 一种快速有效的MSTAR SAR目标图像分割算法被引量：5
- 2009年
- 提出了一种快速有效的SAR目标图像分割算法。该算法基于混合Gamma分布,利用改进的Potts模型引入先验信息,通过结合期望最大化和图切割优化算法(GC)对混合分布模型参数进行快速稳健的估计,从而获得最终的分割结果。在MSTAR SAR数据集上的实验表明了该算法的有效性和灵活性。
- 代登信杨文邹同元孙洪
- 关键词：有限混合模型期望最大化图切割
- 基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类被引量：19
- 2009年
- 基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。
- 张海剑杨文邹同元孙洪
- 关键词：非监督分类
- 一种新的极化SAR图像非监督分类算法研究被引量：13
- 2009年
- 提出了一种建立在Mean-shift过分割结果区域图上的极化SAR图像非监督分类算法。首先通过Mean-shift算法得到极化SAR图像的过分割结果区域图,并将过分割小块视为"超级像素",然后在Freeman-Durden分解的基础上引入散射功率熵和各向异性量参数来进一步分析"超级像素"的混合散射机制问题,最后结合Wishart迭代聚类实现极化SAR图像的非监督分类。实验表明,该算法具有较为满意的分类效果。
- 邹同元杨文代登信孙洪
- 关键词：非监督分类
