基于参数化模型的水平集SAR图像多区域分割方法

发布时间：2017-12-16 10:37

  本文关键词：基于参数化模型的水平集SAR图像多区域分割方法

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【摘要】：提出了一种基于参数化模型的水平集合成孔径雷达(SAR)图像多区域分割方法。该方法采用改进的Edgeworth展开式自适应地对SAR图像统计信息进行拟合。由于无需预先估计SAR图像待分割区域的概率密度函数,因此该方法更适用于多区域分割。该方法根据分割区域数量,将改进的Edgeworth展开式嵌入到对应个数的能量泛函模型中,并给出水平集方法求解过程及数值实现方案,最终实现图像多区域分割。实验结果表明,同其他水平集方法相比,该方法能获得更高的分割精度,更适用于多区域分割。
【作者单位】： 电子科技大学自动化工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(41371340)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 图像分割是合成孔径雷达(SAR)图像分析和解译的关键步骤之一。近年来,单极化SAR图像的基于水平集的分割方法是研究热点之一,其优点包括简单的展开式、优良的鲁棒性和准确的边界定位等。由于SAR图像特有的乘性噪声,基于边界信息的水平集分割方法效果并不理想,因此大多数文献采

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本文编号：1295738