發(fā)布時(shí)間：2020-08-25 13:35

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種利用多普勒效應(yīng)實(shí)現(xiàn)微波成像的雷達(dá),具備全天時(shí)、全天候、高分辨、穿透性強(qiáng)等多種特點(diǎn),所以廣泛的應(yīng)用于農(nóng)作物估產(chǎn)、監(jiān)測(cè)海岸侵蝕、地表變化檢測(cè)、對(duì)敵追蹤、精確打擊等民用和軍事領(lǐng)域。然而,由于SAR屬于斜距投影類型的成像,SAR圖像中存在的相干斑噪聲會(huì)使得SAR圖像在進(jìn)行分割和解譯的時(shí)候受到強(qiáng)烈的干擾。與此同時(shí),SAR圖像的數(shù)據(jù)量也在急劇增長,在帶來精確細(xì)節(jié)和豐富信息的同時(shí),也增加了SAR圖像的分割技術(shù)的難度。本文著重研究基于區(qū)域合并的SAR圖像分割算法,提出兩種SAR圖像分割算法:基于感知哈希和差異哈希的SAR圖像分割算法(PDHA)和基于RESM和區(qū)域合并的SAR圖像分割算法(RESM_RM)。算法介紹如下:(1)PDHA充分利用了感知哈希的精確性和魯棒性的特點(diǎn)以及差異哈希的快速、高效的特性,從而實(shí)現(xiàn)了SAR圖像分割。在預(yù)處理階段,使用增強(qiáng)型Lee濾波盡量克服噪聲對(duì)SAR圖像的后續(xù)分割帶來的影響。然后利用SAR圖像的統(tǒng)計(jì)特性,根據(jù)灰度直方圖的峰谷值,選取多個(gè)閾值進(jìn)行初始化分割,得到同質(zhì)區(qū)域集合。然后將同質(zhì)區(qū)域集合作為進(jìn)一步分割的輸入,引導(dǎo)相似性較大且超過規(guī)定閾值的兩個(gè)不同的區(qū)域進(jìn)行合并,并更新得到的區(qū)域集合,直到區(qū)域集合中的元素個(gè)數(shù)不再改變,。本文算法不僅提高了算法的分割效率,也提高了分割的精確度。最后,通過與其他SAR圖像分割算法的對(duì)比試驗(yàn)表明了本文算法的有效性。(2)RESM_RM算法利用一種基于統(tǒng)計(jì)信息的邊緣檢測(cè)算子去替代可旋轉(zhuǎn)的矩形雙邊比例邊緣檢測(cè)算子。首先使用基于統(tǒng)計(jì)信息的邊緣檢測(cè)器捕捉SAR圖像的方向變量信息,根據(jù)這些方向變量信息構(gòu)造比例邊緣強(qiáng)度映射(RESM)。然后對(duì)RESM使用分水嶺變換,并將其分割結(jié)果作為下一步的輸入。最后,將初始分割中的過分割區(qū)域轉(zhuǎn)換成構(gòu)造區(qū)域鄰接圖(RAG)和全連通圖(FCG)中的節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)間的連線表示區(qū)域間的相似性度量,利用區(qū)域合并的方法逐漸合并相似度最大的區(qū)域,從而得到最終的圖像分割結(jié)果。最后,通過與其他SAR圖像分割算法的對(duì)比試驗(yàn)表明了本文算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN957.52
【圖文】：

二值圖像腐蝕及膨脹結(jié)果

(a) (b) (c)圖 1.4 形態(tài)學(xué)開運(yùn)算與閉運(yùn)算結(jié)果 (a)測(cè)試圖像 (b)開運(yùn)算結(jié)果 (c)閉運(yùn)算結(jié)果如圖 1.4 所示，形態(tài)學(xué)中的開運(yùn)算常被用來刪除不能包含結(jié)構(gòu)元素的對(duì)象，維持圖像中的暗區(qū)域以及所有灰度值。與之相反，而形態(tài)學(xué)中的閉操作常被用來維持圖像

形態(tài)學(xué)邊緣提取結(jié)果(a)測(cè)試圖像(b)邊緣提取結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 安成錦;陳曾平;;基于Otsu和改進(jìn)CV模型的SAR圖像水域分割算法[J];信號(hào)處理;2011年02期

2 徐康;楊學(xué)志;李長凱;范良?xì)g;;基于區(qū)域型MRF的SAR圖像分割算法[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

3 牛夏牧;焦玉華;;感知哈希綜述[J];電子學(xué)報(bào);2008年07期

4 薄華,馬縛龍,焦李成;基于空間特征的SAR圖像分割方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年33期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張澤均;基于快速區(qū)域合并的SAR圖像分割算法[D];西安電子科技大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 劉家賓;基于非局部稀疏模型的字典分析與圖像去噪[D];西安電子科技大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2803759