【摘要】：合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種利用多普勒效應實現(xiàn)微波成像的雷達,具備全天時、全天候、高分辨、穿透性強等多種特點,所以廣泛的應用于農(nóng)作物估產(chǎn)、監(jiān)測海岸侵蝕、地表變化檢測、對敵追蹤、精確打擊等民用和軍事領(lǐng)域。然而,由于SAR屬于斜距投影類型的成像,SAR圖像中存在的相干斑噪聲會使得SAR圖像在進行分割和解譯的時候受到強烈的干擾。與此同時,SAR圖像的數(shù)據(jù)量也在急劇增長,在帶來精確細節(jié)和豐富信息的同時,也增加了SAR圖像的分割技術(shù)的難度。本文著重研究基于區(qū)域合并的SAR圖像分割算法,提出兩種SAR圖像分割算法:基于感知哈希和差異哈希的SAR圖像分割算法(PDHA)和基于RESM和區(qū)域合并的SAR圖像分割算法(RESM_RM)。算法介紹如下:(1)PDHA充分利用了感知哈希的精確性和魯棒性的特點以及差異哈希的快速、高效的特性,從而實現(xiàn)了SAR圖像分割。在預處理階段,使用增強型Lee濾波盡量克服噪聲對SAR圖像的后續(xù)分割帶來的影響。然后利用SAR圖像的統(tǒng)計特性,根據(jù)灰度直方圖的峰谷值,選取多個閾值進行初始化分割,得到同質(zhì)區(qū)域集合。然后將同質(zhì)區(qū)域集合作為進一步分割的輸入,引導相似性較大且超過規(guī)定閾值的兩個不同的區(qū)域進行合并,并更新得到的區(qū)域集合,直到區(qū)域集合中的元素個數(shù)不再改變,。本文算法不僅提高了算法的分割效率,也提高了分割的精確度。最后,通過與其他SAR圖像分割算法的對比試驗表明了本文算法的有效性。(2)RESM_RM算法利用一種基于統(tǒng)計信息的邊緣檢測算子去替代可旋轉(zhuǎn)的矩形雙邊比例邊緣檢測算子。首先使用基于統(tǒng)計信息的邊緣檢測器捕捉SAR圖像的方向變量信息,根據(jù)這些方向變量信息構(gòu)造比例邊緣強度映射(RESM)。然后對RESM使用分水嶺變換,并將其分割結(jié)果作為下一步的輸入。最后,將初始分割中的過分割區(qū)域轉(zhuǎn)換成構(gòu)造區(qū)域鄰接圖(RAG)和全連通圖(FCG)中的節(jié)點,節(jié)點間的連線表示區(qū)域間的相似性度量,利用區(qū)域合并的方法逐漸合并相似度最大的區(qū)域,從而得到最終的圖像分割結(jié)果。最后,通過與其他SAR圖像分割算法的對比試驗表明了本文算法的有效性。
【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】：2018
【分類號】：TN957.52
【圖文】：

二值圖像腐蝕及膨脹結(jié)果

(a) (b) (c)圖 1.4 形態(tài)學開運算與閉運算結(jié)果 (a)測試圖像 (b)開運算結(jié)果 (c)閉運算結(jié)果如圖 1.4 所示，形態(tài)學中的開運算常被用來刪除不能包含結(jié)構(gòu)元素的對象，維持圖像中的暗區(qū)域以及所有灰度值。與之相反，而形態(tài)學中的閉操作常被用來維持圖像

形態(tài)學邊緣提取結(jié)果(a)測試圖像(b)邊緣提取結(jié)果

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 安成錦;陳曾平;;基于Otsu和改進CV模型的SAR圖像水域分割算法[J];信號處理;2011年02期

2 徐康;楊學志;李長凱;范良歡;;基于區(qū)域型MRF的SAR圖像分割算法[J];合肥工業(yè)大學學報(自然科學版);2011年01期

3 牛夏牧;焦玉華;;感知哈希綜述[J];電子學報;2008年07期

4 薄華,馬縛龍,焦李成;基于空間特征的SAR圖像分割方法研究[J];計算機工程與應用;2004年33期

相關(guān)博士學位論文 前1條

1 張澤均;基于快速區(qū)域合并的SAR圖像分割算法[D];西安電子科技大學;2014年

相關(guān)碩士學位論文 前1條

1 劉家賓;基于非局部稀疏模型的字典分析與圖像去噪[D];西安電子科技大學;2012年

本文編號：2803759