徐海霞1,2, 温显斌1,2, 张建光1,2
XU Hai-xia1,2, WEN Xian-bin1,2, ZHANG Jian-guang1,2
摘要:
提出了一种多尺度贝叶斯网络模型和相应推断算法,并将其应用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分割。首先根据SAR图像的多尺度序列构建多尺度贝叶斯网络模型;然后设计了模型估计的置信传播(belief propagation, BP)算法,该算法包括同尺度结点之间的信息传播、细尺度到粗尺度的信息传播和粗尺度到细尺度的信息传播;最后计算出细尺度隐含结点的最大后验概率(maximum a posteriori probability, MAP),实现SAR图像的分割。实验结果表明,与单尺度贝叶斯网络模型方法和基于条件迭代模式的Markov随机场模型方法相比,基于多尺度贝叶斯网络的SAR图像分割方法具有较好的分割效果。