基于能量割的SAR图像分割

发布时间：2019-05-18 23:42

【摘要】：本文基于万有引力定律提出了一个新的图分割模型——能量割模型,设计了一个基于能量割的SAR图像分割算法(energy cut based SAR image segmentation,ECSIS).能量割模型的最大特点是优化该模型可以获得类内引力最大,类间引力最小的图分割.本文证明可通过求解一个特征向量问题得到能量割的最优连续近似解.进一步,本文给出了利用能量割的最优连续近似解得到其离散解的方法,并证明由此得到的离散解是能量割的最优离散近似解.合成及真实SAR图像上的实验结果表明ECSIS是有效的.
[Abstract]:In this paper, a new graph segmentation model, energy cutting model, is proposed based on the law of universal gravity, and a SAR image segmentation algorithm (energy cut based SAR image segmentation,ECSIS based on energy cutting is designed. The biggest characteristic of the energy cutting model is that the graph segmentation with the largest intra-class gravity and the smallest inter-class gravity can be obtained by optimizing the model. In this paper, it is proved that the optimal continuous approximate solution of energy cut can be obtained by solving a eigenvector problem. Furthermore, in this paper, a method is given to obtain the discrete solution by using the optimal continuous approximate solution of the energy cut, and it is proved that the discrete solution is the optimal discrete approximate solution of the energy cut. The experimental results on synthetic and real SAR images show that ECSIS is effective.
【作者单位】： 西安电子科技大学数学与统计学院;
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2480441