共查询到10条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
针对现有的变分水平集方法对噪声图像分割不理想和计算效率较低的情况,提出一种改进的可有效分割噪声图像的变分模型。首先改进了Chan-Vese模型的能量泛函,并引入辅助变量耦合某些拟合能量项,接着用凸松弛方法将其转化为凸优化问题。该优化问题可转化为几个子问题,在求解时结合快速的Split-Bregman算法和AOS算法以提高速度。对噪声图像作分割实验,并与不引入辅助变量的水平集方法作比较。结果表明,本文提出的变分模型对带某些类型噪声的图像分割不仅提高了计算效率,还能较好地分割目标。 相似文献
2.
多尺度水平集SAR影像水体自动分割方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高分辨率SAR影像的水体特性,提出了一种新的可精确、快速、自动完成高分辨率SAR影像水体分割的方法。该方法将多尺度分析技术与水平集理论相结合,在考虑全局信息的同时,也顾及到了局部信息。同时,为了满足SAR图像的分布特性,将Gamma统计模型引入到水平集能量函数中,利用OTSU算法来初始化零水平集。为了消除SAR影像中疑似水体的目标,对分割结果进行了后处理。实验表明,该方法在提高精度的同时,也大大提高了水体提取的效率。 相似文献
3.
基于SAR图像边缘检测算子和变分水平集方法,依据能量最小化准则,提出了一种新颖的几何活动轮廓模型.其基本思想是,直接定义关于水平集函数的能量泛函,并将经典模型中基于梯度算子的边缘指示函数,替换为基于ROEWA算子的边缘指示函数,提高了模型对于SAR图像的边缘检测能力;同时在新模型中加入水平集函数惩罚项,确保水平集函数逼近符号距离函数.由于该项的作用,模型的数值求解可采用简单的显式差分格式迭代,并保持较快的收敛速度.针对仿真图像、Radarsat和华东电子研究所实测数据的实验结果表明,该模型具有实现简单、分割边界定位准确和收敛速度较快等优点. 相似文献
4.
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
5.
针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题，本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解，其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割，分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块，然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩，最后通过小波逆变换得到去噪图像，并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明，本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的边缘特征，不仅能够获得更好的视觉效果，而且能够达到较高水平的数值指标。 相似文献
6.
区域Gamma混合模型的SAR图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。 相似文献
7.
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
8.
局部统计活动轮廓模型的SAR图像海岸线检测 总被引：1，自引：1，他引：0
首次将局部统计活动轮廓模型引入SAR图像海岸线检测问题中,提出了一种基于局部统计活动轮廓模型的SAR 图像海岸线检测方法。首先利用C-V模型进行粗分割,消除局部统计活动轮廓模型对初始轮廓线设置要求严格的限制,然后提出了一种基于G0分布的局部统计活动轮廓模型,进行精细分割。该模型采用G0分布对轮廓线上每一点的邻域进行统计建模,增强了模型数据拟合能力,提高了海岸线检测精度,加入水平集函数惩罚项,消除了重新初始化过程。实测SAR图像实验表明,本文方法可用于精确海岸线检测。 相似文献
9.
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
10.
船只检测是实现船只航行安全的重要措施之一,利用SAR图像可实现船只检测。然而,传统的一些方法一般容易受到SAR图像斑噪的影响,在检测结果中产生大量的虚警。为解决这一问题,本文提出了一种基于引力场增强的舰船检测方法。该方法利用像素与其邻域内像素的相互作用可对目标像素增强的效应,有效地抑制了斑噪像素和背景像素的强度,凸显了目标。由于增强后的像素已经不满足对海面区域的均质性假设,因此直接使用恒虚警检测算法对图像进行全局检测并不能够得到很好的效果,据此本文引入了一个基于均质区域自适应分割的改进的K-CFAR检测算法,将图像分割为不同大小的一系列均质区域,并分别对各个均质区域使用一个改进的K-CFAR检测器对船只目标进行检测。最后,使用Radarsat-1数据和Envisat ASAR数据对本文算法进行了验证。实验表明,本文提出的方法能够有效地凸显弱目标,增加检测准确性,降低检测的虚警概率。 相似文献