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【2h】

Study of Binary Partition Tree pruning techniques for Polarimetric SAR images

機譯：極化saR圖像二值分割樹修剪技術(shù)研究

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摘要

This paper investigates several pruning techniques applied on Binary Partition Trees (BPTs) and their usefulness for low-level processing of PolSAR images. BPTs group pixels to form homogeneous regions, which are hierarchically structured by inclusion in a binary tree. They provide multiple resolutions of description and easy access to subsets of regions. Once constructed, BPTs can be used for a large number of applications. Many of these applications consist in populating the tree with a specific feature and in applying a graph-cut called pruning to extract a partition of the space. In this paper, different pruning examples involving the optimization of a global criterion are discussed and analyzed in the context of PolSAR images for segmentation. Initial experiments are also reported on the use of Minkowski norms in the definition of the optimization criterion.
機譯：本文研究了應(yīng)用于二分分割樹（BPT）的幾種修剪技術(shù)及其對PolSAR圖像的低級處理的實用性。 BPT將像素分組以形成同質(zhì)區(qū)域，這些同質(zhì)區(qū)域通過包含在二叉樹中進行分層結(jié)構(gòu)。它們提供了多種描述分辨率，并可以輕松訪問區(qū)域的子集。一旦構(gòu)建，BPT即可用于大量應(yīng)用程序。這些應(yīng)用程序中的許多應(yīng)用程序包括使用特定功能填充樹并應(yīng)用稱為“修剪”的圖形剪切來提取空間的分區(qū)。在本文中，在PolSAR圖像分割背景下討論并分析了涉及全局準則優(yōu)化的不同修剪示例。在優(yōu)化標準的定義中，還使用Minkowski規(guī)范進行了初步實驗。

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