本文選題：合成孔徑雷達(SAR) + 海陸分割　； 參考：《光電子·激光》2017年03期

【摘要】：合成孔徑雷達(SAR)影像的海陸分割是諸如海洋目標檢測和識別等基于海洋區(qū)域SAR影像解譯的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。為解決復雜背景下遙感影像海陸分割問題,提出一種基于混合概率模型的海陸分割算法。首先利用Harris角點檢測算法檢測出影像中包含角點的圖像子塊,進而通過均值漂移(MS,mean-shift)算法對圖像子塊進行聚類分析得到陸地區(qū)域的像素樣本;然后利用陸地的像素樣本,通過最大期望(EM,expectation maximization)迭代算法擬合出混合模型概率密度分布的相關(guān)參數(shù);最后通過混合概率模型檢測出陸地前景區(qū)域,得到海陸分割結(jié)果。實驗證明,本文方法能夠?qū)Πｊ懙漠愘|(zhì)遙感影像實現(xiàn)有效的海陸分割。
[Abstract]:Sea land segmentation of synthetic aperture radar (SAR) image is one of the basic and key links in Ocean region SAR image interpretation, such as ocean target detection and recognition. In order to solve the sea land segmentation problem of remote sensing images in complex background, a sea land segmentation algorithm based on mixed probability model is proposed. First, the Harris corner detection algorithm is used to detect the sea land segmentation algorithm. The image subblock which contains the corner points is detected, and then the pixel samples in the land area are obtained by means of the MS (mean-shift) algorithm, and then the correlation parameters of the probability density distribution of the mixed model are fitted by the maximum expectation (EM, expectation maximization) iterative algorithm using the land pixel samples. In the end, the land foreground region is detected by the mixed probability model, and the results of sea land segmentation are obtained. The experiment proves that this method can achieve effective sea land segmentation for heterogeneous remote sensing images containing sea and land.

【作者單位】： 河南大學圖像處理與模式識別研究所;河南省空間信息處理工程實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61305042) 中國博士后面上基金(2015M582182) 河南省科技攻關(guān)(152102210057) 河南大學基金(2012YBZR005)資助項目
【分類號】：TN957.52

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3 楊U，

本文編號：1845870