本文關(guān)鍵詞： SAR圖像 圖像分割 邊緣懲罰 層次區(qū)域合并 方向邊緣強度映射　出處：《電子與信息學報》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：該文利用方向邊緣強度信息,建立一種新的邊緣懲罰SAR圖像分割模型,提出一種最小化該模型的層次區(qū)域合并算法。利用多方向比例邊緣檢測算子(MDRED)提取邊緣強度信息,并結(jié)合分水嶺變換獲得高質(zhì)量的初始過分割結(jié)果。利用多邊形近似區(qū)域邊緣,提取邊緣的方向,將方向邊緣強度映射(OESM)融入邊緣懲罰中,獲得懲罰強度與邊緣強度呈反比的懲罰項。逐漸增大邊緣懲罰項的強度,獲得由圖像特征驅(qū)動的層次區(qū)域合并算法。利用區(qū)域鄰接圖(RAG)表示圖像分割,提高區(qū)域合并的速度。實驗表明:該文方法與其它方法相比在性能和效率上都有優(yōu)勢,獲得更好的分割結(jié)果。
[Abstract]:In this paper, a new edge penalty SAR image segmentation model is established by using the directional edge intensity information, and a hierarchical region merging algorithm is proposed to minimize this model. The multi-direction proportional edge detection operator is used to extract the edge intensity information. Combined with watershed transformation, we obtain high quality initial over-segmentation results. Using the polygon approximate region edge, the edge direction is extracted, and the directional edge intensity mapping (OESM) is incorporated into the edge penalty. The penalty term which is inversely proportional to the edge intensity is obtained. The intensity of the edge penalty term is gradually increased, and the hierarchical region merging algorithm driven by the image features is obtained. The region adjacent graph rag is used to represent the image segmentation. Experimental results show that the proposed method has better performance and efficiency than other methods, and obtains better segmentation results.
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61271295)資助課題
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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本文編號：1520492