基于幾何區(qū)域的灰度共生矩陣和Region Map的SAR圖像分割方法.pdf

1、SAR圖像分割是SAR圖像處理與解譯中基本而關(guān)鍵的技術(shù)之一,分割結(jié)果對圖像后續(xù)處理有重要影響。SAR圖像因其獨特的成像機(jī)制造成地物聚集區(qū)域在SAR圖像呈現(xiàn)有統(tǒng)計規(guī)律的明暗灰度變化特性,使現(xiàn)有的SAR圖像分割方法存在將同類區(qū)域分成多類的問題。初始素描模型是圖像的一種稀疏表示,它以素描線段刻畫圖像灰度變化信息,劉芳和袁嘉林提出了基于Primary Sketch Map和語義信息分類的 SAR圖像分割方法是通過分析素描線段空間近鄰的聚集性,根

2、據(jù)線段聚集程度的統(tǒng)計分布,將線段分為聚集線段和非聚集線段,分別設(shè)計不同的區(qū)域提取算子,在素描圖上提取更為抽象的區(qū)域圖,構(gòu)建以區(qū)域為基元的中級語義層,并且結(jié)合傳統(tǒng)的分割方法進(jìn)行分割。本文在此基礎(chǔ)上,結(jié)合 SAR圖像的素描線段與灰度共生矩陣,提出了一種基于幾何區(qū)域的灰度共生矩陣和Region Map的SAR圖像分割方法,本文主要工作為:
　　首先,針對 SAR圖像分割中存在的問題,分析了初始素描模型理論和圖像灰度共生矩陣?yán)碚?。通過初始

3、素描模型提取 SAR圖像的素描圖,再依據(jù)素描線段的幾何結(jié)構(gòu)信息定義素描線段的幾何區(qū)域,結(jié)合素描線段方向統(tǒng)計幾何區(qū)域的灰度共生矩陣特征,來描述素描線段在 SAR圖像中所蘊含的不同語義信息,并且以此特征將素描線段分為刻畫邊界和線目標(biāo)灰度變化的線段和刻畫明暗灰度變化的線段,再依據(jù)線段分類結(jié)果和線段空間近鄰的聚集性分析提取SAR圖像的聚集區(qū)域、邊界區(qū)域和非線段區(qū)域的Region Map。
　　其次,依據(jù)在素描圖上提取的 Region Ma

4、p,本文提出了一種基于幾何區(qū)域的灰度共生矩陣和Region Map的SAR分割方法。該方法主要依據(jù)提取的Region Map,將原 SAR圖像映射成聚集區(qū)域,邊界區(qū)域和無線段區(qū)域。使用分水嶺方法將 SAR圖像過分割成許多超像素,對聚集區(qū)域,邊界區(qū)域和無線段區(qū)域的超像素分別采用不同合并策略進(jìn)行合并,再整合三個區(qū)域的合并結(jié)果,最后使用AP聚類對區(qū)域整合結(jié)果進(jìn)行聚類以劃分區(qū)域類標(biāo),最終得到 SAR圖像分割結(jié)果,實現(xiàn) SAR圖像分割。實驗表明,