采用自适应邻域马尔可夫场的极化SAR图像分割  

Polarimetric SAR Image Segmentation by an Adaptive Neighborhood Markov Random Field

作　　者：张涛[1,2] 胡风明[1,2] 杨汝良[1] 

机构地区：[1]中国科学院电子学研究所,北京100190 [2]中国科学院研究生院,北京100039

出　　处：《测试技术学报》2009年第5期462-465,共4页Journal of Test and Measurement Technology

摘　　要：提出了一种新的马尔可夫场(MRF)极化SAR图像分割方法,对于图像中的每个像素,利用极化SAR数据总功率(span)图,得到该像素的马尔可夫场自适应邻域系统,且对区域标号过程的参数进行修正.使用该方法对机载极化SAR数据进行分割,实验结果表明,与传统的马尔可夫场方法、最大似然方法相比,该方法可以得到较好的分割结果.For each pixel of the image, the method proposed here uses the total power （span） graph of polarimetric SAR data to obtain an adaptive neighborhood of the Markov random field （MRF）, and to modify the parameter of the region labeling component. Airborne polarimetric SAR data were segmented by this method. Experimental results indicate that the method can achieve better result compared with classical Markov random field method and the maximum likelihood method.

关 键 词：分割 马尔可夫场 自适应邻域 

分 类 号：TN957[电子电信—信号与信息处理]