基于邻域信息的模糊C均值聚类SAR图像分割算法研究

发布时间：2022-01-27 03:06

　　高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）自诞生以来便受到相关研究人员的关注,SAR分别使用脉冲压缩技术和合成孔径原理提高了距离分辨率及方位分辨率,进而实现了对大范围内的目标区域的高分辨率成像。此外SAR更是具有全天不间断的探测和侦察能力、防区外探测能力及不受恶劣环境影响的能力,SAR图像包含的信号的幅度、相位和极化信息也填补了一般光学图像的不足。SAR图像分割是解译SAR图像过程中的一个关键环节。由于能够获取的SAR图像的先验知识非常有限,因此SAR图像分割多采用无监督的分割方法。模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-Means,FCM）是一种被大量研究且广泛应用的无监督图像分割方法,其采用的模糊集合理论能够很好的解决图像分割中的由于信息不完整、不精确、不一致造成的不确定问题。目前基于FCM的图像分割算法已经在光学图像分割领域取得了很好的效果,但直接将这些算法应用于SAR图像分割的效果并不能让人满意。SAR成像过程中由于同一分辨率单元内无法区分的众多散射体散射目标回波的相干叠加对成像质量造成很大影响,同时增加了图像分割的难度。大量的研究已经证明通过... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 SAR图像分割算法研究现状
        1.2.2 模糊C均值聚类算法研究现状
    1.3 SAR图像去噪算法
        1.3.1 相干斑点噪声形成机理及模型
        1.3.2 SAR图像滤波方法
    1.4 基于FCM的图像分割方法
        1.4.1 图像分割的定义
        1.4.2 模糊C均值聚类算法
        1.4.3 基于FCM的图像分割算法
    1.5 本文工作
    1.6 章节安排
第二章 自适应模糊C均值聚类SAR图像分割算法
    2.1 平衡因子的引入
    2.2 构建平衡因子
        2.2.1 图像预处理
        2.2.2 构建平衡因子
    2.3 自适应模糊C均值聚类SAR图像分割算法
    2.4 实验结果与分析
        2.4.1 合成SAR图像上的分割结果
        2.4.2 真实SAR图像上的分割结果
    2.5 本章小结
第三章 基于邻域关系的模糊C均值聚类SAR图像分割算法
    3.1 基于邻域关系的目标信息提取
    3.2 基于邻域关系的模糊C均值聚类SAR图像分割算法
        3.2.1 目标函数和算法过程
        3.2.2 自适应参数分析
    3.3 实验结果与分析
        3.3.1 合成SAR图像上的分割结果
        3.3.2 真实SAR图像上的分割结果
    3.4 本章小结
第四章 结束语
    4.1 总结
    4.2 展望
参考文献
致谢
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于免疫K-means聚类的无监督SAR图像分割[J]. 薄华,马缚龙,焦李成.  模式识别与人工智能. 2008(03)
[2]图像分割中的马尔可夫随机场方法综述[J]. 李旭超,朱善安.  中国图象图形学报. 2007(05)
[3]基于相似性准则的SAR图像分割方法[J]. 郦苏丹,张翠,王正志.  遥感学报. 2003(02)



本文编号：3611634