本文關(guān)鍵詞： 合成孔徑雷達(dá) 海冰分割 SRBF 區(qū)域生長(zhǎng) MRF　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：海冰是全球氣候系統(tǒng)的重要組成部分,海冰信息對(duì)氣候變化的監(jiān)測(cè)和人類活動(dòng)具有非常重要的意義。合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一種有效的海冰監(jiān)測(cè)工具,能夠全天時(shí)、全天候獲取大范圍的高分辨率圖像,在海冰研究中得到了廣泛應(yīng)用�；贛RF模型的分割方法是常用的SAR海冰圖像分割方法。然而由于SAR海冰圖像受相干斑噪聲影響十分嚴(yán)重,使得MRF模型不能準(zhǔn)確描述海冰圖像的統(tǒng)計(jì)特征,從而導(dǎo)致分割的準(zhǔn)確性降低。針對(duì)此問(wèn)題,本文在充分研究SAR海冰圖像特性的基礎(chǔ)上,建立了相干斑抑制區(qū)域生長(zhǎng)(SRRG)模型,將其與區(qū)域MRF相結(jié)合得到更有效的SAR海冰圖像分割算法。本文研究工作主要內(nèi)容如下：1、建立相干斑抑制區(qū)域生長(zhǎng)(SRRG)模型。SRRG模型由圖像的相干斑抑制區(qū)域化表達(dá)的構(gòu)建和基于區(qū)域的灰度相似性的區(qū)域生長(zhǎng)兩個(gè)部分組成。相干斑抑制的區(qū)域化表達(dá)由相干斑抑制的雙邊濾波(SRBF)算法和分水嶺變換構(gòu)成。在相干斑噪聲嚴(yán)重的情況下,SRRG模型能夠有效抑制過(guò)分割,并對(duì)目標(biāo)邊緣準(zhǔn)確定位。2、將SRRG模型與區(qū)域MRF結(jié)合獲得有效的SAR海冰圖像分割算法。SRRG模型與區(qū)域MRF的結(jié)合可以大幅度減小優(yōu)化搜索空間,防止能量函數(shù)最優(yōu)解陷入局部極小值,從而獲得準(zhǔn)確的分割結(jié)果。3、分別采用不同噪聲程度的合成SAR海冰圖像、由RADARSAT-2獲取的遼東灣海冰圖像和由SIR-C獲取的拉布拉多海岸C波段的海冰圖像進(jìn)行測(cè)試,對(duì)本文給出的SRRG模型和SRRG-MRF分割算法進(jìn)行充分的實(shí)驗(yàn)分析。結(jié)果表明,與已有的區(qū)域MRF分割算法相比,基于SRRG-MRF的SAR海冰圖像分割算法能夠有效提高分割準(zhǔn)確性,證明了算法的有效性和可行性。
[Abstract]:Sea ice is an important component of the global climate system. Sea ice information is of great significance to the monitoring of climate change and human activities. Synthetic Aperture Radar synthetic Aperture Radar. Sare is an effective sea ice monitoring tool, which can obtain large range of high-resolution images all day and day. It is widely used in the research of sea ice. The segmentation method based on MRF model is commonly used in SAR sea ice image segmentation. However, the SAR sea ice image is seriously affected by speckle noise. The MRF model can not accurately describe the statistical features of sea ice image, which leads to the accuracy of segmentation reduced. In order to solve this problem, this paper fully studies the characteristics of SAR sea ice image. A speckle suppression region growth model is established and a more effective SAR sea ice image segmentation algorithm is obtained by combining it with regional MRF. The main contents of this paper are as follows: 1. Establishment of SRRG for speckle suppression region. SRRG model consists of two parts: the construction of speckle suppression regionalization expression of image and the region growth based on region gray similarity. The regionalization expression of speckle suppression is derived from the bilateral filtering of speckle suppression. Wave (. SRBF algorithm and watershed transform. In the case of serious speckle noise. The SRRG model can effectively suppress over-segmentation and locate the target edge accurately. 2. The combination of SRRG model and regional MRF to obtain an effective SAR sea ice image segmentation algorithm. SRRG model and regional MRF can greatly reduce the optimal search space. To prevent the optimal solution of energy function from falling into the local minimum, the accurate segmentation result .3is obtained, and the SAR sea ice images with different noise levels are synthesized respectively. The sea ice images of Liaodong Bay and Labrador Coast obtained by RADARSAT-2 and SIR-C were tested. The experimental results of the SRRG model and the SRRG-MRF segmentation algorithm are given in this paper. The results show that the proposed algorithm is compared with the existing region MRF segmentation algorithm. The SAR sea ice image segmentation algorithm based on SRRG-MRF can effectively improve the accuracy of the segmentation, which proves the validity and feasibility of the algorithm.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P715.7

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本文編號(hào)：1458252