SAR图像分割的G_A~0统计模型-水平集方法

由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像易受相干斑噪声的影响,光学图像的分割方法并不适用于SAR图像,更不能获得精确的分割结果,首先基于G0A统计模型定义能量映射函数以代替像素值进行后续的处理,该方法可以减小相干斑的影响;其次,使用水平集算法对处理后的图像进行分割处理,选用了一种形式更为简单的水平集函数,并可以较容易地推广到多区域SAR图像分割情况.实验结果表明该方法可以减少相干斑噪声对SAR图像分割过程的不良影响,具有较好的准确性.     

多区域SAR图像分割的改进水平集方法

由于合成孔径雷达（SAR）图像易受相干斑噪声的影响,光学图像的分割方法并不适用于SAR图像,更不能获得精确的分割结果对比,因此,首先基于GA^0统计模型定义能量映射函数以代替像素值进行后续处理,减小相干斑的影响;其次,使用水平集算法对处理后的图像进行分割处理,选用了一种形式更为简单的水平集函数,并可以较容易地推广到多区域SAR图像分割情况。实验结果表明,该方法可以减少相干斑噪声对SAR图像分割过程的不良影响,具有较好的准确性。