基于超像素的交互式機場目標分割方法.pdf

1、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

2、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(nèi)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(nèi)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

3、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