综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割
文献类型：期刊论文
| 作者 | 谌华; 郭伟; 闫敬文 |
| 刊名 | 中国图象图形学报
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 24期号:6页码:882-889 |
| 关键词 | 合成孔径雷达图像 目标分割 Maxflow算法 中值滤波 邻域生长算法 |
| ISSN号 | 1006-8961 |
| 其他题名 | Synthetic aperture radar image target segmentation method based on boundary and texture information |
| 英文摘要 | 目的针对传统Grab Cut算法需要人工交互操作,无法实现合成孔径雷达(SAR)图像的自动分割,且方式单一(仅利用边界或纹理信息中的一种)的问题,提出一种综合利用边界和纹理信息的改进Grab Cut算法,实现对SAR图像目标的自动分割。方法首先将其他格式的彩色或灰度SAR图像转化为24 bit的位图,采用图形理论对整幅SAR图像建模,根据最大流算法找到描述图的能量函数最小的割集,从而分割出目标区域;然后采用中值滤波抑制相干噪声;最后通过邻域生长算法滤除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现自动对SAR图像中的目标进行分割。结果在64位Window 7环境下采用MATLAB R2014处理平台,对楼房、车库、大树、汽车群等4幅分辨率不同的SAR图像进行目标分割实验,特征目标被自动分割出来,耗时分别为1.69 s、 1.58 s、1.84 s和3.09 s,相比Mean-shift和Otsu算法,平均计算效率分别提升150 %和3%,并且图像中的背景杂波、目标阴影和干扰小目标均被有效去除。结论综合利用边界和纹理信息能够有效抑制相干噪声,去除图像斑点和小目标的干扰,从而达到目标边界的连接,实现对SAR图像目标的自动分割。实验结果表明,本文算法可以满足工程化应用要求,自适应性强,分割精度高,且具有较好的鲁棒性。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6510412 |
| 源URL | [http://ir.nssc.ac.cn/handle/122/7203]  |
| 专题 | 国家空间科学中心_微波遥感部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 谌华,郭伟,闫敬文. 综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割[J]. 中国图象图形学报,2019,24(6):882-889. |
| APA | 谌华,郭伟,&闫敬文.(2019).综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割.中国图象图形学报,24(6),882-889. |
| MLA | 谌华,et al."综合边界和纹理信息的合成孔径雷达图像目标分割".中国图象图形学报 24.6(2019):882-889. |
入库方式： OAI收割
来源：国家空间科学中心
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