【摘 要】
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar简称SAR)图像中的乘性噪声和统计的非正态性对传统的图像分割方法提出了挑战.投影寻踪方法是处理高维非正态数据的有效工具,而投影指
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar简称SAR)图像中的乘性噪声和统计的非正态性对传统的图像分割方法提出了挑战.投影寻踪方法是处理高维非正态数据的有效工具,而投影指标的估计又是投影寻踪方法中的核心问题.该文在研究投影指标的小波估计及其统计性质的基础上,对SAR图像的多尺度投影寻踪分割方法进行了探索性研究.该文研究了投影指标的小波估计,给出了Cook投影指标族、Friedman投影指标、Hall投影指标和投影寻踪判别分析指标的小波估计.证明了Cook投影指标族、Friedman投影指标和Hall投影指标的小波估计的渐近无偏性和均方收敛性,投影寻踪判别分析指标(Projection Pursuit Dscriminant Analysis简称PPDA)的小波估计的渐近无偏性.在估计投影指标时需要对密度函数进行估计,该文通过实例计算比较了密度函数的核估计和小波估计.其计算实例结果表明在样本量较大时,密度函数的小波估计较核估计好.最后,该文给出了多尺度投影特征的提取方法和SAR图像的多尺度投影寻踪有监督分割方法.并分别对单波段机载SAR图像和多波段机载SAR图像作了实例分割.其结果表明该分割方法具有一定的实用性.
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