基于統(tǒng)計(jì)模型的SAR圖像分割.pdf

1、圖像分割是數(shù)字圖像處理技術(shù)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，其目的是將圖像中有意義的特征部分提取出來，諸如圖像的邊緣、紋理等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。圖像分割算法一般是基于亮度值的兩個(gè)基本特性之一：不連續(xù)性和相似性。早期的圖像研究主要將分割方法分為兩大類，一種是基于邊界的分割方法，另一種是基于區(qū)域的分割方法，而后來興起的基于統(tǒng)計(jì)模型的圖像分割方法則得到了更多的關(guān)注。
　　 本文主要研究基于變換域統(tǒng)計(jì)模型的SAR圖像分割方法和基

2、于空域統(tǒng)計(jì)模型的SAR圖像分割方法，主要包括以下三個(gè)方面的內(nèi)容：
　　 1)提出了一種基于第二代Bandelet高斯混合模型的SAR圖像分割方法(BGMMseg)。該方法在分割邊緣的準(zhǔn)確性和區(qū)域一致性上較傳統(tǒng)基于變換域隱馬爾可夫樹(Hidden Markov Tree，HMT)模型圖像分割方法的結(jié)果有明顯改善，特別是對(duì)邊緣較簡單、紋理信息不太豐富的SAR圖像得到了非常滿意的結(jié)果。
　　 2)提出了一種基于第二代Bande

3、let域HMT-3S模型的SAR圖像分割方法(BHMT-3Sseg)，通過HMT-3S模型參數(shù)的訓(xùn)練、各尺度似然值的計(jì)算得到初始分割結(jié)果；然后采用一種結(jié)合了父節(jié)點(diǎn)及其鄰域、子節(jié)點(diǎn)及其鄰域信息的上下文模型對(duì)初始分割結(jié)果進(jìn)行多尺度融合，得到最終分割結(jié)果。由于BHMT-3Sseg方法結(jié)合了Bandelet變換表示圖像邊緣特征的優(yōu)勢(shì)和HMT-3S模型描述具有相同紋理區(qū)域特征的合理性優(yōu)點(diǎn)，使得分割結(jié)果不僅具有準(zhǔn)確、清晰的邊緣，而且具有很強(qiáng)的區(qū)域一