基于區(qū)域生長與邊緣懲罰的SAR圖像分割算法研究.pdf

1、近年來，合成孔徑雷達(SAR)以高分辨率、全天時、全天候、多極化等諸多優(yōu)點在軍事和國民經(jīng)濟領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。通過圖像分割技術(shù)可以從SAR圖像背景中提取感興趣的目標區(qū)域，因此研究和發(fā)展快速、高精度的SAR圖像分割方法具有重要意義。
　　 在對一般圖像的分割方法中，基于語義的迭代區(qū)域生長(IRGS)算法結(jié)合圖像的邊緣強度信息和采用迭代區(qū)域生長技術(shù)實現(xiàn)了比傳統(tǒng)MRF算法更加準確的圖像分割。然而，由于SAR成像過程固有的相干斑噪聲及成

2、像不均衡性的存在，IRGS算法在處理SAR圖像分割上受到邊緣定位不準確和初始過度分割問題的制約。針對這一問題，本文在研究SAR圖像自身特性的基礎(chǔ)上，通過采用基于邊緣保持和基于結(jié)構(gòu)保持的兩種濾波途徑改進IRGS的初始化分割過程，提高了IRGS算法在SAR圖像分割上的性能。其研究的主要內(nèi)容如下：
　　 1.研究提出基于邊緣保持濾波的IRGS算法。此改進算法通過采用各向異性擴散相干斑抑制(SRAD)濾波來增強SAR圖像中邊緣信息并平滑

3、同質(zhì)區(qū)域，在此基礎(chǔ)上結(jié)合分水嶺初始分割和區(qū)域鄰接圖(RAG)來建立SAR圖像的區(qū)域表達，并與IRGS算法相結(jié)合實現(xiàn)SAR圖像的分割。
　　 2.研究提出基于結(jié)構(gòu)保持濾波的IRGS算法。此改進算法通過采用非局部均值濾波來提取SAR圖像中的結(jié)構(gòu)信息，并進一步構(gòu)建一個SAR圖像的區(qū)域表達。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合IRGS算法實現(xiàn)SAR圖像的分割。
　　 將本文提出的兩種SAR圖像分割方法用于合成圖像和真實SAR圖像，實驗結(jié)果表明，與I