Evaluating SAR Sea Ice Image Segmentation Using Edge-Preserving Region-Based MRFs
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new approach to sea ice segmentation in synthetic aperture radar (SAR) intensity images by combining an edge-preserving region (EPR)-based representation with region-level MRF models. To construct the EPR-based representation of a SAR image, edge strength is measured using instantaneous coefficient of variation (ICOV) upon which the watershed algorithm is applied to partition the image into primitive regions. In addition, two new metrics for quantitative assessment of region characteristics (region accuracy and region redundancy) are defined and used for parameter estimation in the ICOV extraction process towards desired region characteristics. In combination with a region-level MRF, the EPR-based representation facilitates the segmentation process by largely reducing the search space of optimization process and improving parameter estimation of feature model, leading to considerable computational savings and less probability of false segmentation. The proposed segmentation method has been evaluated using a synthetic sea ice image corrupted with varying levels of speckle noise as well as real SAR sea ice images. Relative to the existing region-level MRF-based methods, testing results have demonstrated that our proposed method substantially improves the segmentation accuracy at high speckle noise and achieves on average 29% reduction of computational time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».