基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割
文献类型：CNKI期刊论文
| 作者 | 吴一全; 郝亚冰; 吴诗婳; 张宇飞; 谢乾坤 |
| 发表日期 | 2012-12-15 |
| 出处 | 仪器仪表学报
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| 关键词 | 海面溢油检测 SAR图像 图像分割 核模糊C均值聚类 Chan-Vese模型 |
| 英文摘要 | 图像分割是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像海面溢油检测的关键步骤之一,将核模糊C均值(kernel fuzzy C-means,KFCM)聚类方法及Chan-Vese(CV)模型应用于海面溢油SAR图像分割,为了解决单一KFCM方法分割精度不够高,及传统CV模型对初始条件敏感和收敛速度低的问题,提出了一种基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割方法。首先利用KFCM算法将海面溢油SAR图像从原始样本空间映射到高维特征空间,得到聚类结果;然后将其作为CV模型的初始条件,以降低CV模型对初始条件的敏感性,并利用图像边缘强度取代传统CV模型中的Dirac函数,以提高模型的收敛速度和对不同SAR图像的适应性。大量实验结果表明,所提出的基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割方法具有分割精度高、运算速度快的优点。 |
| DOI标识 | 10.19650/j.cnki.cjsi.2012.12.026 |
| 文献子类 | CNKI期刊论文 |
| 资助机构 | 国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室开放研究基金(201112) ; 水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室(厦门大学)开放课题(201101) ; 中国科学院海洋环流与波动重点实验室开放基金(KLOCAW1110) ; 江苏高校优势学科建设工程资助项目 |
| 卷 | v.33期:12页:174-180 |
| 语种 | 中文; |
| 分类号 | TN957.52 |
| ISSN号 | 0254-3087 |
| 源URL | [http://ir.qdio.ac.cn/handle/337002/191039]  |
| 专题 | 中国科学院海洋研究所 |
| 作者单位 | 1.南京航空航天大学电子信息工程学院 2.国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室 3.水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室(厦门大学) 4.中国科学院海洋环流与波动重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴一全,郝亚冰,吴诗婳,等. 基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割. 2012. |
入库方式： OAI收割
来源：海洋研究所
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