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区域Gamma混合模型的SAR图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。 相似文献
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针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题,以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先,通过双树复小波变换提取影像纹理特征,联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量;然后,将混合特征向量高斯归一化处理,并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图;最后,借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息,基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度,同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”,从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。 相似文献
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针对城市犯罪环境研究应充分考虑犯罪空间分布与城市环境的耦合关系的问题,本文以兰州市中心城区为研究区域,基于犯罪理性选择和空间句法理论,量化分析城市商业、道路要素与"一盗两抢"的耦合性,结果表明:①双变量相关分析模型可有效反映城市犯罪时空关系;②数据分析发现,路网与犯罪的相关性最大值为0.713(为空间句法中的全局集成度),但仍小于商业服务密度与犯罪的相关性(0.852),表明商业服务所包含的利益价值是驱动犯罪行为发生的主要动机;③路网的可达性衔接全局和局部空间,影响犯罪逃逸的成本和犯罪风险率.在局部空间尺度下,平均深度大的地区自然监测环境良好,有利于逃逸犯罪人员的抓捕. 相似文献
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针对目前公交客流目标检测中由于前后排乘客图像尺寸差距大、遮挡严重而难以检测的问题,提出一种改进的目标检测模型YOLOv5s＿P。该模型基于YOLOv5基本架构,针对乘客图像尺寸差距大的问题,使用重复加权双向特征金字塔网络结构替换YOLOv5中的路径聚合网络结构,引入权重机制双向跨尺度融合不同特征,增强提取复杂目标特征的能力;同时针对遮挡问题,结合Mixup数据增强方法,扩充遮挡和重叠图像的训练样本,提高模型泛化能力,减少客流图像残缺导致的漏检。为了验证YOLOv5s＿P模型性能,将其应用于实际公交场景,并与Faster R-CNN、SSD300、RetinaNet、YOLOv5s 4种模型进行对比测试。实验结果表明,YOLOv5s＿P模型在不影响检测速度的情况下,平均精度均值达到96.9%,平均漏检率较YOLOv5s模型降低了3.43%,提高了公交客流的检测精度。 相似文献