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图像分割是SAR图像分析的关键步骤,高质量的分割结果是发挥SAR图像应用潜力的保证。近年来,在SAR传感器蓬勃发展的背景下,SAR图像应用受到更为广泛的重视。然而相比光学图像,SAR自身的成像特点使其在分割时更难得到理想的结果。而随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,SAR图像分割研究取得了快速进展。系统地总结了SAR图像分割的相关研究进展,在归纳分类的基础上,重点对基于模糊C均值、马尔科夫随机场、区域信息、统计分布、水平集、多层次特征及深度学习等热点方法的发展与最新研究进行了综述。最后针对SAR图像分割技术进行了展望。 相似文献
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