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图像分割在图像识别与计算机视觉中起着举足轻重的地位.为了提升合成孔径雷达(SAR)图像的分割质量,提出一种基于小波变换与改进维纳滤波相结合的SAR图像分割算法.首先用改进的维纳滤波对含有噪声的SAR图像进行去噪.接着对处理后的图像进行小波多层次分解,在每次重构前都对低频部分进行分割,保留前景并将背景置为0,同时对水平、垂直与对角分量的三个高频分量进行阈值降噪,再逐层重构.最后采用Canny微分算子对重构图实行边沿的检测.实验最终体现,该方法与已有方法相比能更好地索取图像的边沿信息,有更好的抗噪效验. 相似文献
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结合莱维飞行的运行机制提出了用莱维飞行来优化粒子滤波算法.首先,初始化粒子并用序贯重要性采样(SIS)给粒子赋权值;然后,对于单个粒子用Levy飞行搜索后验概率的高似然区域和低似然区域,并记录粒子在所经历搜索区域的权值;最后把所有粒子搜索到的权值最大位置的粒子作为当前状态的估计值.笔者所提出的算法在粒子滤波的重采样阶段,不再用权值大的粒子来取代权值小的粒子,从而解决了粒子贫化的问题. 相似文献
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