基于数据驱动的SAR溢油图像分割算法对比研究

本文针对SAR图像中溢油区域的散射特点,首次将二维最大类间方差阈值分割算法应用于SAR溢油分割,并提出了一种基于改进二维最大类间方差的SAR溢油图像分割算法。基于ENVISAT ASAR溢油图像的实验结果表明,和经典最大熵以及原始二维最大类间方差分割算法相比,本文算法是一种抗噪性能好,分割精度高,运算速度快的SAR溢油图像阈值分割算法。     

一种快速有效的SAR图像起伏地形分割算法

根据合成孔径雷达(SAR)成像机理和图像特征,针对SAR图像中的起伏地形,提出了一种基于有向多尺度模型分割算法。该方法利用了SAR图像不同方向不同尺度间的统计相依性,而且考虑了SAR图像的空间信息。由于是基于有向多尺度模型少量的特征数据,利用最大期望(EM)算法可以快速估计参数,同时利用数学形态学算法进行分割修正,实现了高精度的SAR图像起伏地形的快速分割。实测SAR图像分割实验结果证明,对比其他分割算法,该方法对起伏地形的分割效果更为精确。     

一种柔性自适应SAR 图像目标分割算法

合成孔径雷达(SAR)图像分割是SAR 图像处理的基础,国内外研究者提出了很多行之有效的分割方法。典型的算法如基于单阈值形态学分割算法、基于马尔科夫随机场的分割算法等。然而,考虑实际需求,图像分割需要同时兼顾快速性和准确性,这是当前手段相对缺乏的。文中提出了一种柔性自适应SAR 图像目标分割算法,将峰值点的提取过程与恒虚警率检测算法相结合分割SAR 图像中的目标。该算法可以将散射中心信息融入到目标分割中,同时完成目标分割和峰值点提取,是一种快速而又精确的图像分割算法。最后,该文基于数据集对算法进行了验证,证实了该算法的合理性与可行性。     

基于MSP-ROA边缘检测的SAR图像分割

该文以卡通模型为SAR图像分割的理论依据,提出了一种基于MSP-ROA边缘检测的SAR图像分割算法,算法中对边缘检测的结果做种子生长、标注和区域填充,并根据相似性准则对填充的初始分割结果进行相邻区域的合并处理,最终得到同质性和连通性都较好的SAR图像分割结果;文中给出了SAR图像分割处理的性能评估指标,并用实测的SAR图像数据验证了上述算法,最后给出了与其它分割方法比较的结果.     

基于ICA优化空间信息PCM的SAR图像分割

可能性C-均值(PCM)聚类算法提高了数据聚类的抗噪性能,但由于这种算法没有考虑数据的空间依赖特性,应用于合成孔径雷达(SAR)图像分割时,受SAR图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果。该文在PCM目标函数中引入空间相对位置信息和多尺度空间像素强度信息,这些空间信息取值由前次迭代优化的聚类结果确定,空间信息影响程度(影响因子)由免疫克隆算法(ICA)优化,实现了空间信息影响因子的自适应调整,优化了PCM聚类结果。实验将这种算法应用于人工合成图像和实际SAR图像的分割,结果表明该文所提出的算法对初始分割不敏感,具有强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割效果。     

基于各向异性热扩散方程的SAR图像分割方法

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法。该方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响。利用本算法对仿真数据和实测SAR数据分割的结果,均证明了本文方法的有效性。     

一种基于非参数密度估计和马尔可夫上下文的SAR图像分割算法

在研究传统的基于参数的合成孔径雷达(SAR)图像统计模型基础上,为了精确估计高分辨率SAR图像的统计分布,该文提出了一种结合基于核函数的非参数估计和马尔可夫上下文的SAR图像分割算法。该算法首先采用基于核函数的非参数方法估计SAR图像的统计分布,然后将此统计量作为图像分割的似然函数,利用马尔可夫上下文约束进行SAR图像分割。该文通过软件仿真对新算法和基于参数的统计模型的算法的效果进行了比较。研究发现,基于核函数的非参数估计方法仅仅依赖实际数据,在无法准确获取分布函数解析式的情况下往往具有更好的效果。实验证明,基于核函数的非参数估计方法对高分辨率SAR图像中较为复杂的场景如城区的提取取得了更为满意的结果。     

基于Otsu和改进CV模型的SAR图像水域分割算法

图像分割是SAR图像处理中基本而关键的技术之一,也是影响SAR图像自动解译性能的一个重要步骤。由于受相干斑噪声影响严重,SAR图像分割一直是一个公认的难题。针对Otsu算法对SAR图像分割精度不高以及CV模型对初始条件敏感和演化效率低等问题,本文提出了一种融合分割算法。采用快速一维Otsu算法对图像进行粗分割,分别将得到的水体区域和水体轮廓作为CV模型的分割区域和初始条件,降低了CV模型的场景复杂度,提高了分割速度,减弱了CV模型对初始条件的敏感性。利用图像边缘强度信息代替CV模型中的Dirac项,改进了CV模型的偏微分方程,使分割算法更好地适应SAR图像的同时提高了CV模型的收敛速度。实验结果表明,融合分割算法具有分割边界定位准确、运行高效、无需设置初始条件等优点。      

基于ABC算法和模糊互信息的SAR图像分割

针对SAR图像分割的相干噪声、伪影、低图像对比度和图像亮度不均匀等问题,提出一种基于人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,并结合模糊互信息量的方法自动检测机场轮廓。对SAR图像进行Lee Sigma滤波和模糊增强等图像预处理,以最大模糊互信息作为图像分割的最优判决方法,用ABC算法寻找该判决的最优解,得到机场的轮廓。实验采用低分辨率SAR图像,使用ABC算法分别搜索源图像和二元分割图像(目标和背景)的最大传统互信息和最大模糊互信息,比较了2种情况下得到的分割图像,结果证明了算法的有效性。     

基于量子克隆优化的SAR图像分类

将量子交叉操作引入人工免疫系统中的克隆选择优化,提出了一种用于解决SAR图像分类问题的量子克隆优化算法,基于Markov理论证明了其收敛性.新算法采用克隆选择操作同时在同一抗体周围的多个方向进行搜索,通过在各个子群体间采用量子交叉算子增强抗体间的信息交换,有效地克服了早熟现象.对X波段和Ku波段SAR图像的分类实验表明,与模糊C均值算法、K近邻算法和克隆选择算法相比,新算法的平均分类精度分别提高了13.57、11.79和5.79个百分点,而且新算法的鲁棒性也明显优于其他三种方法.     

基于图上随机游走过程的SAR图像图谱分割方法

基于图上的随机游走过程,提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)图像图谱分割方法。首先根据SAR图像的统计性质,构造了适合于SAR图像的相似度度量函数;然后在正交谱分解和矩阵逼近理论的基础上,建立了SAR图像图谱分割方法中分类数目的确定准则。最后实现了基于谱聚类的SAR图像分割,并通过实验证明了所提方法的有效性和应用潜力。     

SAR图像匹配算法及实现

合成孔径雷达(SAP)图像的匹配处理是SAR图像后处理及应用的重要环节。本文提出了一种基于图像特征的匹配实现方法。针对两幅SAR图像,该方法先进行边缘检测和区域轮廓提取以及区域特征描述,然后基于图像区域不变矩来实现图像的自动匹配。利用真实SAR图像进行了试验,获得很好的试验结果。     

一种基于二维最大熵的SAR图像自适应阈值分割算法

MSTAR目标图像分割是研究SAR图像分割的重要内容,基于最大熵原理,利用二维直方图设计适应度函数,借助遗传算法实现自适应阈值选取,以确定每个像素点的归属,经实际图像测试,对于含噪SAR图像中目标、背景和阴影的分割具有很好的效果,抑噪功能强.     

基于马尔可夫随机场的SAR目标切片图像分割方法

SAR目标切片图像分割是基于SAR图像目标识别的一个重要步骤。文中通过利用马尔可夫随机场模型 ,引入图像象素的局部结构信息 ,有效实现了SAR目标切片图像的高精度分割。通过对SAR目标切片图像进行统计分析 ,精确选择了分割算法的迭代初值 ,极大提高了算法的计算效率。和其它分割算法相比 ,文中算法在分割速度和精度上均有较大提高     

基于最大后验概率的SAR图像目标分割算法

文中使用最大后验概率(MAP)分类方法实现合成孔径雷达(SAR)图像目标分割,并与基于偏微分方程(PDE)的各向异性扩散(AD)过程结合起来,使MAP分类准则得到更好的分割结果。AD过程是作用在后验概率上的空域滤波器,具有高效、精确和简洁的优点,并对图像数据的分布特性具有很强的适应性。这种方法需要先将图像从灰度域转化到后验概率域,因此需要对像素灰度分布进行条件概率分布建模,并进行参数估计。文中巧妙的使用有限混合高斯分布模型来逼近条件概率分布,并用期望最大化(EM)方法用来实现参数估计。在引入这种新奇的混合高斯分布模型后,基于MAP-AD的分割算法对地面SAR图像获得了很好的分割结果并对图像灰度分布具有很强的鲁棒性。     

SAR图像的自动分割方法研究

由于存在相干斑噪声的影响,给SAR图像分割造成很大的困难,该文提出了一种SAR图像的自动分割方法。首先在特征提取阶段,通过计算小波能量提取纹理信息,用邻域统计量提取灰度信息,用保边缘平均灰度提取边缘信息,以确保边缘准确。然后提出一种改进的完全无监督的聚类算法进行图像分割,该算法可以自动确定分割的类型数目。由于该方法充分考虑了SAR图像的纹理、灰度和边缘信息,因而极大地提高了其最终分割性能。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于图像分割的SAR图像变化检测算法及实现

本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,该方法首先根据SAR图像统计特性进行图像分割,然后对两幅SAR图像的分割图进行融合,用相同的区域分割来描述两幅图像,再利用区域灰度和纹理等信息构造图像变化函数,用变化函数对图像进行变化检测判别,最后利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的试验,并和变化矢量分析方法(CVA)进行比较,得到了很好的效果。     

分形方法在SAR图像分割中的应用

SAR图像中人造地物和自然地貌很容易在某些特征上出现类似,使得利用传统方法提取的特征进行分割往往不可靠.相比自然地貌,人造地物显得比较规则,SAR图像的这一特点使得基于分形特征的分割算法成为可能.基于数学形态学理论提出了一个变结构元素的形态学分形维数估计方法,对复杂SAR图像进行分割.实验结果表明,该方法计算量小,可充分利用SAR图像的纹理信息.     

An evident sidelobe control method based on NSCT for ship target in SAR images

Evident sidelobe on faint ship target seriously affects the accuracy of the target segmentation in Synthetic Aperture Radar (SAR) images. To avoid this problem, a novel sidelobe control method based on NonSubsampled Contourlet Transform (NSCT) for ship targets in SAR images is presented in this paper. This method enhances the SAR images in NSCT domain based on target azimuth estimation and then inhibits the sidelobe directionally in NSCT high-pass frequency subbands. Experimental results on RADARSAT-2 images demonstrate that the proposed method can not only reduce the strong sidelobes effectively, but also enhance the intensity of the objects successfully. Therefore, it gives a good segmentation result on the dark ship images with strong sidelobe, and enhances the detection rate on these targets.