本文關(guān)鍵詞：基于參數(shù)化模型的水平集SAR圖像多區(qū)域分割方法

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【摘要】：提出了一種基于參數(shù)化模型的水平集合成孔徑雷達(SAR)圖像多區(qū)域分割方法。該方法采用改進的Edgeworth展開式自適應(yīng)地對SAR圖像統(tǒng)計信息進行擬合。由于無需預(yù)先估計SAR圖像待分割區(qū)域的概率密度函數(shù),因此該方法更適用于多區(qū)域分割。該方法根據(jù)分割區(qū)域數(shù)量,將改進的Edgeworth展開式嵌入到對應(yīng)個數(shù)的能量泛函模型中,并給出水平集方法求解過程及數(shù)值實現(xiàn)方案,最終實現(xiàn)圖像多區(qū)域分割。實驗結(jié)果表明,同其他水平集方法相比,該方法能獲得更高的分割精度,更適用于多區(qū)域分割。
【作者單位】： 電子科技大學(xué)自動化工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41371340)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 圖像分割是合成孔徑雷達(SAR)圖像分析和解譯的關(guān)鍵步驟之一。近年來,單極化SAR圖像的基于水平集的分割方法是研究熱點之一,其優(yōu)點包括簡單的展開式、優(yōu)良的魯棒性和準確的邊界定位等。由于SAR圖像特有的乘性噪聲,基于邊界信息的水平集分割方法效果并不理想,因此大多數(shù)文獻采

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本文編號：1295738