【摘要】：傳統(tǒng)主動(dòng)輪廓模型很難實(shí)現(xiàn)精確的SAR圖像河流分割。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了一種加權(quán)指數(shù)區(qū)域能量主動(dòng)輪廓模型,以精確地提取SAR圖像中的河流。該模型在Chan-Vese(CV)模型能量泛函中引入了指數(shù)區(qū)域能量,能更好地衡量分割圖像和原始圖像的差異程度,提高模型的分割準(zhǔn)確性。此外,利用目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域內(nèi)像素灰度的最大絕對(duì)差取代模型中常值區(qū)域能量權(quán)重,自適應(yīng)地調(diào)節(jié)目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的能量比重,加速曲線運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)區(qū)域的邊緣,獲得更高的分割效率。針對(duì)實(shí)際河流SAR圖像進(jìn)行了分割試驗(yàn),結(jié)果表明:與傳統(tǒng)主動(dòng)輪廓模型相比,本文提出的模型能更快速、精確地分割SAR圖像中的河流,在分割結(jié)果和分割效率兩方面具有優(yōu)勢(shì)。
【圖文】：

，但分割圖像中仍存在一些干擾區(qū)域，分割準(zhǔn)確性有待進(jìn)一步提高。ＷＥＲＣＶ模型的分割結(jié)果在圖（ｆ）中展示，分割效果最佳。ＷＥＲＣＶ模型是在ＣＶ模型能量泛函中添加了指數(shù)區(qū)域能量項(xiàng)，增強(qiáng)了分割圖像和原始圖像差異性的約束，能更加精確地衡量分割圖像和原始圖像的差異程度。因此，ＷＥＲＣＶ模型能很好地抑制干擾區(qū)域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，可以實(shí)現(xiàn)ＳＡＲ圖像中河流的準(zhǔn)確分割。為了更加客觀地比較５種模型的分割效果，給出上述２幅ＳＡＲ圖像的人工分割結(jié)果作為參考圖像，，如圖３所示。圖３河流ＳＡＲ圖像人工分割結(jié)果Ｆｉｇ．３ＭａｎｕａｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆＳＡＲｉｍａｇｅｓｏｆｒｉｖｅｒｓ選擇準(zhǔn)確率（Ａｃ）和虛警率（ＦＡ）來(lái)定量評(píng)價(jià)５種模型的分割效果。準(zhǔn)確率和虛警率的計(jì)算式如下Ａｃ＝ＴＰ＋ＴＮＴＰ＋ＦＰ＋ＴＮ＋ＦＮ（１３）ＦＡ＝ＦＰＴＰ＋ＦＰ（１４）式中，ＴＰ表示正確分割的河流像素；ＦＰ表示錯(cuò)誤分割的河流像素；ＴＮ表示正確分割的背景像素；ＦＮ表示錯(cuò)誤分割的背景像素。依據(jù)式（１３）和式（１４）計(jì)算上述分割結(jié)果的準(zhǔn)確率和虛警率（見(jiàn)表１）。表１５種模型分割結(jié)果的準(zhǔn)確率和虛警率Ｔａｂ．１Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｆａｌｓｅａｌａｒｍｏｆｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂｙｆｉｖｅｍｏｄｅｌｓ（％）圖１圖２準(zhǔn)確率／虛警率準(zhǔn)確率／虛警率ＣＶ模型８９．９／３２．０８８．３／２５．７ＬＲＣＶ模型８９．８／３１．９７６．５／４１．１ＲＧＥＣＶ模型９１．３／２８．６８５．６／３０．１
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;黃河水利委員會(huì)黃河水利科學(xué)研究院水利部黃河泥沙重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京水利科學(xué)研究院港口航道泥沙工程交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;哈爾濱工業(yè)大學(xué)城市水資源與水環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61573183) 水利部黃河泥沙重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(2014006) 港口航道泥沙工程交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金 城市水資源與水環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(LYPK201304)~~
【分類號(hào)】：P332;TN957.52

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本文編號(hào)：2536473