發(fā)布時(shí)間：2019-05-09 00:02

【摘要】：該文建立一種新的基于八鄰域網(wǎng)格編碼的SAR圖像分割模型,并用區(qū)域合并技術(shù)實(shí)現(xiàn)了模型的快速求解。利用多方向比例邊緣檢測(cè)算子提取SAR圖像的比例邊緣強(qiáng)度映射(RESM),提出一種新的閾值處理方法抑制RESM均質(zhì)區(qū)域內(nèi)部的極小值,進(jìn)而減少了對(duì)閾值處理后的RESM進(jìn)行分水嶺變換獲得的初始分割的區(qū)域個(gè)數(shù)。遞歸地合并相鄰區(qū)域來(lái)求取分割模型的次優(yōu)解。利用區(qū)域鄰接圖(RAG)及其最近鄰圖(NNG)特性來(lái)加速區(qū)域合并過(guò)程。引入精確度(P)和召回率(R)來(lái)評(píng)價(jià)分割算法的邊緣定位精度。與常用方法相比,該文方法具有高的邊緣定位精度和低的時(shí)間復(fù)雜度。
[Abstract]:In this paper, a new SAR image segmentation model based on eight-neighborhood trellis coding is established, and the fast solution of the model is realized by region merging technique. The proportional edge intensity mapping (RESM),) of SAR images is extracted by multidirectional proportional edge detection operator. A new threshold processing method is proposed to suppress the minimum values in the RESM homogeneous region. Furthermore, the number of initial segmented regions obtained by watershed transformation of RESM after threshold processing is reduced. The sub-solution of the segmentation model is obtained by recursively merging the adjacent regions. The region adjacency graph (RAG) and its nearest neighbor graph (NNG) are used to accelerate the process of region merging. Precision (P) and recall (R) are introduced to evaluate the edge location accuracy of the segmentation algorithm. Compared with the common methods, this method has high edge location accuracy and low time complexity.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61271295)資助課題
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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9 李纜，

本文編號(hào)：2472326