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提出了一种有效的MSTAR SAR图像分割方法。该方法首先对待处理图像进行过分割操作,得到过分割图像区域,然后对过分割后的图像进行图像区域级和像素级的特征提取,得到用于表示图像的特征向量,接着对MSTAR SAR图像使用空间隐含狄利克雷分配模型(sLDA)和马尔科夫随机场(MRF)建立本文所提出的模型,得到能量泛函,最后运用Graph-Cut算法和Branch-and-Bound算法对能量泛函进行优化,得到最终的分割结果。通过使用MSTAR SAR图像进行分割实验比较,仿真结果表明了方法的有效性。 相似文献
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为满足不同地物分割的尺度需求,本文提出一种散射特性引导的极化SAR图像多尺度分割算法。该算法以分水岭初始分割为基础,通过迭代合并相邻区域获取极化SAR图像在不同尺度下的分割结果;以极化散射功率为特征,将地物按尺度相似性划分成表面散射、二次散射和体散射3种散射类型;以分割质量评价为指导,从多尺度分割结果中为每种散射类型地物选取适宜的分割尺度并进行叠置合成,形成最终分割结果。ESAR系统获取的L波段极化SAR数据验证了该算法的可行性。 相似文献
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将图像域规则划分与模糊聚类方法结合,提出了一种区域化模糊聚类算法,并将该算法用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分割,以解决分割过程中像素模糊聚类难以处理SAR图像中存在的大量固有斑点噪声问题。首先,利用规则划分技术将图像域划分成大小相等的规则子块;假设每一子块内像素对聚类的隶属度相同,并以此为基础定义区域模糊聚类目标函数;通过迭代最小化上述目标函数实现SAR图像初步分割;最后,采用中值滤波方法进行后处理操作,以消除规则划分对不同类别之间边界的影响,实现SAR图像精准分割。为了验证提出算法的有效性,用模拟及真实SAR图像实现了算法测试;对算法分割结果进行定性与定量评价。结果表明算法的分割精度较高,可以有效降低SAR图像中斑点噪声对分割结果的影响。 相似文献
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利用边界链编码和HMM进行SAR图像阴影建模和分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对利用合成孔径雷达图像中的阴影信息进行目标识别的问题,提出了一种边界链编码和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法利用链编码技术来描述SAR图像阴影边界的形状,可以很好地反映形状的特性,且计算上很有效;利用HMM统计建模方法对阴影边界的链编码进行建模和分类,从而实现SAR图像的自动目标识别。使用MSTAR数据库中的SAR图像数据对该方法进行了验证和分析,分类结果证明只利用阴影信息进行分类的可行性,且该方法可以有效地实现SAR图像的目标识别。 相似文献
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传统的Grab cut算法需要人工交互操作,无法实现SAR图像的自动分割;且SAR图像的斑点噪声干扰容易降低图像的分割质量。针对以上问题,文中以Grab Cut图像分割算法为基础,首先利用FCM算法对SAR图像进行预分割,根据预分割结果标记SAR图像中的前景与背景集合,得到两组较为准确的GMM初始化参数,迭代求得能量函数的最小化,实现SAR图像前景区域与背景区域的自动分割;并结合二维熵算法滤除SAR图像中的阴影,分割出目标区域。实验表明,利用该方法可自动分割出SAR图像中的目标,且分割质量良好。 相似文献
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基于Voronoi几何划分和EM/MPM算法的多视SAR图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
基于区域和统计的SAR分割方法,提出一种结合Voronoi划分技术、最大期望值EM(Expectation Maximization)和最大边缘概率MPM(Maximization of the Posterior Marginal)算法的多视SAR图像分割方法。首先利用Voronoi划分将图像域划分成不同的子区域,而每个子区域可以被看成待分割同质区域的一个组成部分,并假设每个子区域内的像素满足同一独立的Gamma分布,从而建立多视SAR图像模型,并在贝叶斯理论架构下建立图像分割模型,然后结合EM/MPM算法进行图像分割和模型参数估计。该方法将基于像元的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型扩展到基于区域的MRF模型,并且能同时有效地获取模型参数估计和基于区域的SAR图像最优分割。采用本文算法,分别对RADARSAT-Ⅰ/ⅡSAR强度图像和合成SAR强度图像进行了分割实验,定性和定量的测试结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
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混合智能优化算法的SAR图像特征选择 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高SAR图像自动目标识别的准确率及实时性,提出了一种基于混合智能优化的SAR图像特征选择算法。首先,采用分形特征对SAR图像进行增强,基于分割后的图像提出了一种基于图像矩的方位角估计方法。然后基于未校正和校正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数和灰度共生矩阵构成候选特征集合,使用遗传算法结合二值粒子群的混合优化算法实现SAR图像特征选择。最后,采用MSTAR数据库验证本文算法的有效性。实验结果表明,优化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR目标识别的准确率,另一方面减小了SAR图像目标识别的时间。 相似文献
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利用倒数灰度熵和改进Chan-Vese模型进行SAR河流图像分割 总被引：2，自引：1，他引：1
为了进一步提高合成孔径雷达(SAR)图像中河流分割的精度和速度,提出了一种基于人工蜂群优化的倒数灰度熵多阈值选取与改进Chan-Vese(CV)模型相结合的分割方法。考虑SAR图像中河流目标和背景类内灰度的均匀性,提出了基于蜂群优化的倒数灰度熵多阈值选取方法,以此对河流图像进行粗分割;针对基本CV模型收敛速度低、对初始条件敏感的问题,利用图像边缘强度取代Dirac函数,将粗分割结果作为改进CV模型的初始条件,对河流图像进行细分割。大量试验结果表明,所提出的分割方法无须设置初始条件,运行速度快,分割精度高。 相似文献
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提出了一种基于MPM(maximization of the posterior marginals)准则的SAR图像无监督分割方法，并给出了对模拟和真实SAR图像的分割结果。 相似文献
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摘 要：针对提高星载SAR图像质量的问题,研究双通道星载SAR图像重建模型。由目标散射中心理论和后向散射特性分析,得出SAR图像具有稀疏特性,并且能够用确定性稀疏先验约束表达。将稀疏特性先验从单幅机载SAR图像处理问题中推广引入到两幅星载SAR图像重建问题中,提出基于散射中心稀疏和强散射梯度的双通道正则化重建模型,并采用椭圆抛物面模型估计重建中的降质矩阵,用双下降求解方法求解重建模型。并用Cosmo-SkyMed数据进行了实验验证。实验表明,该重建模型能够提高SAR图像的距离向和方位向分辨率,改善图像质量,提高解译能力。 相似文献
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图像分割作为图像处理的关键步骤之一,一种高精度的SAR图像分割方法在图像分析与解译中显得尤为重要。根据SAR图像的统计特性,本文主要研究基于贝叶斯框架和Gamma分布的SAR图像分割方法,分别以单一Gamma分布概率模型和Gamma混合模型定义像素属于聚类的或然率;此外,基于马尔科夫随机场理论定义像素与其邻域像素标号间相互作用关系,并以此作为先验概率;然后,根据贝叶斯定理得到像素属于聚类的后验概率。最后,分别基于上述两种方法对模拟SAR图像及真实SAR图像进行分割实验。结果表明,Gamma混合模型较单一Gamma分布能够更加准确地描述SAR图像分布特征,得到高精度的分割结果。 相似文献
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《国土资源遥感》2020,(2)
为提升合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)目标识别性能,提出基于变分模态分解算法(variational mode decomposition,VMD)的SAR图像目标识别方法。首先采用二维变分模态分解算法(bidimensional VMD,BVMD)对SAR图像进行分解,从而获得多模态的表示;然后采用联合稀疏表示对SAR图像的多模态特征进行同时表征;最后基于最小重构误差的原则判定目标类别。在MSTAR数据集上对提出方法进行性能测试,结果显示,在标准操作条件(standard operating condition,SOC)下对10类目标的识别率达到99. 24%,在型号差异、俯仰角差异、噪声干扰条件下的性能也优于现有几类方法,证实了方法的有效性。 相似文献
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基于分布模型差异的SAR变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
基于SAR图像的杂波统计特性,采用信息论中的交叉熵给出了一种提取多时相SAR图像差异的方法.采用瑞利分布函数作为SAR图像的分布模型,基于交叉熵导出了计算两幅SAR图像的差异因子;并采用恒虚警率(CFAR)的方法自动分割变化区域,取得了较好的结果. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(11)
提出了一种结合规则划分和M-H(Metropolis-Hastings)算法的SAR图像分割方法。首先,利用规则划分将图像域划分成子块,并假设每个子块内像素服从同一独立的Gamma分布;根据贝叶斯定理,构建基于子块的图像分割模型;然后,利用M-H算法模拟该分割模型,实现SAR图像分割及模型参数估计。在MH算法中,设计了改变参数矢量、改变标号场及分裂或合并子块三个移动操作。为了验证提出的分割方法,分别对真实及模拟SAR图像进行分割实验。定性及定量评价结果表明了本文方法的可行性及有效性。 相似文献
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一种结合Freeman分解和散射熵的MRF多极化SAR影像分割算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对多极化SAR图像,采用Freeman分解理论,将其分为表面散射、偶次散射、体散射、混合散射4种散射机制,并通过H/Alpha分解提取散射熵,将地物初始分为12类,并运用聚合的层次聚类算法对初始分类结果进行合并。利用Wishart分布对特征场进行建模,用模拟退火优化方法求取基于最大后验准则下的分割结果。 相似文献
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极化合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑严重影响图像信息的有效提取,为此提出一种基于极化散射特性的相干斑抑制方法。该方法结合SAR图像的冗余信息及其散射特性的相似性,利用Wishart分布对SAR数据的相似性进行度量,然后依据相似性计算权重对协方差矩阵进行加权平均,实现对极化SAR图像的相干斑抑制。本文方法对协方差矩阵的各元素单独处理,因此在极化信息的保留方面尤具优势。通过真实SAR数据的实验表明,该方法与现有极化白化滤波(PWF)和极化Lee滤波相比,具有更好的相干斑抑制能力和细节的保持能力。 相似文献
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Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割 总被引：2，自引：1，他引：1
为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后分别将得到的溢油区域和溢油粗略轮廓作为CV模型的局部区域和初始轮廓,以降低CV模型的场景复杂度及其对初始条件的敏感性。CV模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管能够得到渐进型边界图像,但其分割结果存在误差。本文采用了加入移动因子的改进CV模型降低分割误差,提高收敛速度。实验结果表明,提出的海面溢油SAR图像分割方法具有分割边界定位准确、运行高效和无需设置初始条件等优点。 相似文献