但在SAR图像分割中,由于忽略了图像像素间的空间相关性,使其对相干斑噪声十分敏感。提出一种基于区域的GMM聚类算法,它将空间相关性引入聚类分类中,利用分水岭分割得到基本同质区域,计算区域的灰度均值作为GMM聚类算法的输入样本,将聚类特征从像素水平提升到区域水平,减少了噪声对分割结果的影响;并将自身反馈机制引入期望...
1.一种基于GMM参数迁移聚类的SAR图像分割方法,包括以下步骤: (1)输入待分割SAR图像,确定需要将图像划分的类别数C; (2)对SAR图像提取特征:对待分割的SAR图像进行3层平稳小波变换,图像像素点总个数为n,对每个像素点提取出10维子带能量特征,构成大小为n×10的输入数据样本集X={x<Sub>i</Sub>|i=1,2,...,...
7、优选的是,步骤二中,获取n+l幅时序sar影像,由幅度图像求解每一个像元的幅度值a; 8、 9、其中,对于第i行第j列的像元,im(s(i,j))代表它的实部,re(s(i,j))代表它的虚部; 10、将图像中像元的幅度值a按照时间顺序依次排列,统计分析该序列,求解幅度均值ma; 11、 12、根据幅度均值ma求解时序振幅标准差...
spregdhp depvar indepvars [weight] , nc(#) wmfile(weight_file) [ model(sar|sdm) lmspac lmhet lmnorm tests diag stand inv inv2 mfx(lin, log) noconstant predict(new_var) resid(new_var) iter(#) be fe re coll zero tolog nolog level(#) vce(vcetype) ] 示例代码 注:需分别准备dist...
作者简介：陈芳（1983-），女，湖南新化人，华南理工大学经济与贸易学院管理科学与工程专业博士研究生；研究方向：区域经济的空间经济计量。中国县域经济差距的收敛性研究 ———基于动态面板数据的GMM 方法 陈芳，龙志和 （华南理工大学经济与贸易学院，广东广州510006）Dynamic Panel GMM Analysis of Economic Growth ...
技术进步路径、吸收能力与内涵■▲◆经济增长关系基于系统GMM估计的实证分析周天一(东华大学旭日工商管理学院经济系上海2()0051)基金项目:国家社会科学基金项目“长三角产业链升级路径研究”(项目审批编号:10djy008);教育部人文社会科学基金项目“长三角嵌链式升级的效率评价模型研究”(项目审批编号:09yja790034)中图分类...