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文檔簡介
1、該文對多尺度混合分布模型(Multiscale Mixture Distribution Models簡記MMDM),其中主要是對多尺度混合Gauss分布模型(Multiscale Mixture Gaussian Models簡記MMGM)和多尺度混合Rayleigh分布模型(Multiscale Mixture Rayleigh Models簡記MMRM)進行了研究,及對多尺度自回歸(Multiscale Autoregressiv
2、e簡記MAR)模型進行了研究,并將MMDM作為圖像分割的分類器,MAR模型作為圖像分割的特征提取器對合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar簡記SAR)圖像無監(jiān)督分割進行了研究.該論文的創(chuàng)新之處在于:(1)提出MMDM的概念,并論證了混合分布模型的函數(shù)逼近能力;(2)給出了樣本競爭算法并用于MMDM的參數(shù)估計上;(3)分別將MMGM和MMRM分別應用于SAR圖像無監(jiān)督分割上,并對不同分布模型進行SAR圖像分割的結果
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