【摘要】：傳統(tǒng)主動輪廓模型很難實現(xiàn)精確的SAR圖像河流分割。針對這一問題,本文提出了一種加權(quán)指數(shù)區(qū)域能量主動輪廓模型,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,提高模型的分割準確性。此外,利用目標區(qū)域和背景區(qū)域內(nèi)像素灰度的最大絕對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)目標區(qū)域和背景區(qū)域的能量比重,加速曲線運動到目標區(qū)域的邊緣,獲得更高的分割效率。針對實際河流SAR圖像進行了分割試驗,結(jié)果表明:與傳統(tǒng)主動輪廓模型相比,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。
【圖文】：

，但分割圖像中仍存在一些干擾區(qū)域，分割準確性有待進一步提高。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，增強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，可以實現(xiàn)ＳＡＲ圖像中河流的準確分割。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選擇準確率（Ａｃ）和虛警率（ＦＡ）來定量評價５種模型的分割效果。準確率和虛警率的計算式如下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表示錯誤分割的河流像素；ＴＮ表示正確分割的背景像素；ＦＮ表示錯誤分割的背景像素。依據(jù)式（１３）和式（１４）計算上述分割結(jié)果的準確率和虛警率（見表１）。表１５種模型分割結(jié)果的準確率和虛警率Ｔａｂ．１Ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｆａｌｓｅａｌａｒｍｏｆｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂｙｆｉｖｅｍｏｄｅｌｓ（％）圖１圖２準確率／虛警率準確率／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】： 南京航空航天大學電子信息工程學院;黃河水利委員會黃河水利科學研究院水利部黃河泥沙重點實驗室;南京水利科學研究院港口航道泥沙工程交通行業(yè)重點實驗室;哈爾濱工業(yè)大學城市水資源與水環(huán)境國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61573183) 水利部黃河泥沙重點實驗室開放基金(2014006) 港口航道泥沙工程交通行業(yè)重點實驗室開放基金 城市水資源與水環(huán)境國家重點實驗室開放基金(LYPK201304)~~
【分類號】：P332;TN957.52

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本文編號：2536473