基于區(qū)域合并的無監(jiān)督SAR圖像分割算法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)是一種能在任意條件下全天候工作的高分辨率相干成像雷達,能夠有效的識別偽裝和穿透掩蓋物,突破了光學(xué)遙感受天氣等外界條件影響的局限。
　　SAR圖像用二進制復(fù)數(shù)形式記錄了一個可以變換為振幅和相位信息的回波信息。相位信息對應(yīng)于傳感器平面與地面目標的往返傳播距離,因此如何充分利用SAR圖像的相位、極化等信息就變成了SAR圖像處理的難點。振幅信息則類似于光學(xué)圖像的灰度信

2、息,它通常對應(yīng)于地面目標對雷達波的后向散射強度,受目標介質(zhì)、含水量以及粗糙程度的影響。同時,由于SAR圖像特有的相干斑噪聲和幾何畸變的影響,降低了地物的邊緣和細節(jié)信息,使得其所含的振幅信息遠達不到同光學(xué)圖像的成像水平,也加大了SAR圖像處理的難度。
　　本文提出兩種基于區(qū)域合并的無監(jiān)督SAR圖像分割算法,將灰度信息與邊緣信息和紋理結(jié)構(gòu)信息相結(jié)合,從而得到更好的分割結(jié)果,算法介紹如下:
　　(1)提出了一種基于ICA獨立空間超

3、像素合并的SAR圖像分割算法(ISRMS算法)。ISRMS是一種無監(jiān)督的SAR圖像分割算法,只需要將最后要獲得的類別數(shù)作為輸入?yún)?shù)。首先,提出了一種獨立空間來表示SAR圖像,該空間是利用獨立成分分析的方法得到的,它將SAR圖像映射在三個彼此獨立的空間中,從而將單通道的SAR圖像擴展為多通道,豐富了SAR圖像的信息。其次,利用超像素算法將SAR圖像分割為初始區(qū)域塊,在獨立空間中提取各區(qū)域塊的特征向量,并計算各區(qū)域之間的相似度。而后,依次構(gòu)

4、建鄰近矩陣和全連通矩陣來進行區(qū)域合并從而得到最后的分割結(jié)果。最后分別在模擬圖像和真實 SAR圖像上與 Graph-cut和SLIC算法作比較來證明算法的性能,并且算法各個階段的有效性也通過實驗來驗證。
　　(2)提出了一種基于直方圖的感知哈希SAR圖像分割算法(HpHS算法)。HpHS算法是一種自適應(yīng)的無監(jiān)督SAR圖像分割算法,能夠自動獲得最后的類別數(shù),而不需要人為確定。一般基于區(qū)域合并的算法在預(yù)處理階段將SAR圖像分割為連通有閉