基于全局优化方法的SAR图像快速分割算法

发布时间：2019-06-01 21:10

【摘要】：为解决变分水平集分割模型能量泛函的非凸性及其易陷入局部极小值解的问题,研究变分水平集分割模型的全局优化问题.基于Aubert-Aujol(AA)去噪模型和变分水平集方法,提出一个局部统计活动轮廓模型;然后通过凸松弛技术将提出的模型转换成全局优化模型;再利用分裂Bregman技术将全局优化模型转化为两个易于计算的Shrinkage算子和Laplace算子.通过对合成图像和Envisat SAR图像的分割实验,提出的全局分割模型不仅能够快速地得到全局最小值,而且比经典模型更准确地得到图像分割边缘.
[Abstract]:In order to solve the problem of nonconvexity of energy functional of variable level set segmentation model and its easy to fall into local minimum solution, the global optimization problem of variable level set segmentation model is studied. Based on Aubert-Aujol (AA) denoising model and variable level set method, a local statistical activity profile model is proposed, and then the proposed model is transformed into a global optimization model by convex relaxation technique. Then the split Bregman technique is used to transform the global optimization model into two Shrinkage operators and Laplace operators which are easy to calculate. Through the segmentation experiments of synthetic image and Envisat SAR image, the proposed global segmentation model can not only get the global minimum quickly, but also get the edge of image segmentation more accurately than the classical model.
【作者单位】： 海军航空工程学院电子信息工程系;91640部队;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61179016)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2490586