發(fā)布時間：2017-09-25 01:14

  本文關鍵詞：基于超像素的交互式機場目標分割方法

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【摘要】：SAR圖像分割是通過對遙感數(shù)據(jù)進行處理,從中分割出需要的地物目標的過程,其分割質量直接決定了圖像的區(qū)域表述、特征分割匹配、目標識別等后期處理工作的精度,因此,圖像分割方法的研究是圖像處理的一個非常關鍵的環(huán)節(jié)。機場跑道作為重要的軍事和民用地物目標之一,其識別和分割方法研究同樣有著重要的意義。本文對SAR圖像中機場目標進行分割主要分為兩個步驟:先通過Meanshift方法將原始圖像分割成若干個具有良好同質性超像素,然后建立合適的數(shù)學模型,通過超像素中心點與人工標記的特征點進行比對,完成超像素的歸類,從而實現(xiàn)對機場目標的分割。實驗表明,本文方法在對實驗圖像進行機場目標分割的過程中取得了較為理想的效果。本文所做的工作主要包括以下內容:(1)實現(xiàn)了一種基于超像素的機場目標交互式分割方法。該方法通過Mean shift將SAR圖像過分割為若干個內部像素點相似度較高的超像素,以超像素中心點替代像素點來得到分割結果。從實驗結果來看,本章的方法有效降低待處理圖像的數(shù)據(jù)復雜度,能夠從測試圖像中準確的分割出機場目標,對尺寸較大、背景復雜、成像質量不高、跑道和停機坪輪廓不規(guī)則的SAR圖像依然取得了較為理想的分割結果。(2)實現(xiàn)了一種快速的利用超像素對機場目標交互式分割的方法。該方法以減少參與迭代的初始點數(shù)量為切入點來達到對Meanshift計算過程進行加速優(yōu)化的目的,從而實現(xiàn)了對整個分割過程的時間效率上的優(yōu)化。實驗證明,該方法在提高分割速度的同時,保證了機場目標區(qū)域的正確分割,多幅SAR圖像的分割效果均較為理想,具有較高的檢測率和較低的虛警率,有效的保持了機場目標的精確和完整。
【關鍵詞】：SAR圖像 超像素 均值漂移 機場分割
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號對照表9-10
• 縮略語對照表10-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景和意義13-14
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀及進程14-16
• 1.2.1 SAR圖像分割研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 SAR圖像機場研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本文工作與論文組織16-19
• 第二章 SAR圖像分割相關方法19-29
• 2.1 SAR圖像的噪聲去除19-20
• 2.2 SAR圖像分割的基礎理論20-23
• 2.3 超像素的基礎理論23-26
• 2.3.1 基于圖論的超像素生成23-24
• 2.3.2 基于梯度變化的超像素生成24-26
• 2.4 圖像分割效果的評估26-28
• 2.5 本章小結28-29
• 第三章 基于超像素的SAR圖像機場交互式分割29-41
• 3.1 引言29-30
• 3.2 基本思想和原理30-32
• 3.2.1 超像素的生成30-31
• 3.2.2 模型的建立31-32
• 3.3 算法步驟32-33
• 3.4 實驗結果及分析33-39
• 3.5 本章小結39-41
• 第四章 基于均值漂移的快速SAR圖像機場目標分割41-53
• 4.1 引言41
• 4.2 基本思想41-42
• 4.3 算法步驟42-43
• 4.4 實驗結果及分析43-51
• 4.5 本章小結51-53
• 第五章 總結與展望53-55
• 5.1 總結53-54
• 5.2 展望54-55
• 參考文獻55-59
• 致謝59-61
• 作者簡介61-62

【參考文獻】

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本文編號：914516