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該文提出了一種基于多尺度自回歸模型和馬爾科夫隨機(jī)場的SAR 圖像分割算法。算法引入多尺度自回歸模型，建立層與層之間以及相鄰層的像素點(diǎn)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，并將此模型與馬爾科夫分割算法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了更為合理的多尺度分割策略。通過相鄰尺度的依賴關(guān)系及同一尺度空間的馬爾可夫性，使用多尺度自回歸模型的預(yù)測結(jié)果來引導(dǎo)精細(xì)尺度圖像分割，不僅使得最細(xì)尺度下的分割迭代次數(shù)減少；而且去除了最細(xì)尺度下多余的誤分類斑塊；同時還能夠分割出清晰、平滑的目標(biāo)邊界，實(shí)現(xiàn)了較滿意的SAR 圖像分割。
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