基于快速區(qū)域合并的SAR圖像分割算法.pdf

1、合成孔徑雷達（synthetic aperture radar，SAR）成像系統(tǒng)已經被廣泛應用，如目標檢測與識別、海洋監(jiān)視、地形繪制和自然災情監(jiān)測等。SAR圖像分割是SAR圖像信息提取和自動理解的一個重要問題，它通過將一幅SAR圖像分割成互不重疊的同質區(qū)域來提取場景的結構信息。SAR的相干成像原理使得SAR圖像中存在大量隨機分布的相干斑噪聲，這些相干斑噪聲降低了SAR圖像的質量，同時，增加了SAR圖像分割的難度。
　　本論文主要研

2、究SAR圖像分割問題的模型建立及其優(yōu)化求解問題。提出幾種基于區(qū)域合并技術的SAR圖像分割算法。它們是：
　　1.邊緣信息引導區(qū)域合并SAR圖像分割算法。針對基于區(qū)域合并技術的SAR圖像分割算法中區(qū)域合并的順序問題，提出一種由邊緣信息引導的區(qū)域合并技術。首先，利用多方向比例邊緣檢測算子提取SAR圖像的比例邊緣強度映射(ratio edge strength map，RESM)，提出一種新的閾值處理方法來抑制RESM的均質區(qū)域內部的極

3、小值，進而減少了對閾值處理后的 RESM進行分水嶺變換獲得的初始分割的區(qū)域個數(shù)。然后，利用相鄰區(qū)域的面積和邊緣信息設計一個區(qū)域合并優(yōu)先級函數(shù)來引導區(qū)域合并的進行，該方法提高了模型參數(shù)的估計精度，同時保留圖像的強邊緣；最后，將邊緣信息引導區(qū)域合并技術用于求解基于多邊形網格和最短描述長度（minimum description length，MDL）準則的SAR圖像分割模型。該方法提高了分割結果中區(qū)域邊緣的定位能力與定位精度。
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4、.基于網格編碼和區(qū)域合并的MDL準則SAR圖像分割算法。建立一種新的基于八鄰域鏈碼網格編碼和MDL準則的SAR圖像分割模型，并用區(qū)域合并技術實現(xiàn)模型的快速優(yōu)化求解。結合比例邊緣檢測算子和分水嶺變換獲得SAR圖像的初始過分割結果；遞歸地合并使分割模型減低最快的相鄰區(qū)域實現(xiàn)分割模型的優(yōu)化求解。利用區(qū)域鄰接圖(region adjacency graph，RAG)及其最近鄰圖(nearest neighbor graph，NNG)特性來加速區(qū)

5、域合并過程。利用數(shù)值指標精確度(P)和命中率(R)來評價分割算法的邊緣定位能力。實驗結果表明，該方法具有高的邊緣定位能力和低的時間復雜度。
　　3.基于G0分布和鏈碼網格的SAR圖像分割算法。為了降低SAR圖像的場景復雜度對其分割結果的影響，提出一種基于MDL準則的自適應權值SAR圖像分割模型。該模型利用G0分布描述SAR圖像數(shù)據(jù)，用鏈碼網格對SAR圖像中區(qū)域的邊緣進行編碼。提出一種利用SAR圖像數(shù)據(jù)自適應地估計分割模型的權值的方

6、法。遞歸地合并初始分割結果中使分割模型降低最快的相鄰區(qū)域實現(xiàn)模型快速優(yōu)化求解。實驗結果表明，該方法有效地減輕了紋理區(qū)域的過分割程度。
　　4.邊緣懲罰分層區(qū)域合并SAR圖像分割算法。利用方向邊緣強度信息，建立一種新的邊緣懲罰SAR圖像分割模型，提出一種最小化該模型的分層區(qū)域合并算法。利用多方向比例邊緣檢測算子提取SAR圖像的邊緣強度信息，并結合分水嶺變換獲得SAR圖像的高質量的初始過分割結果。利用多邊形近似區(qū)域邊緣，提取邊緣的方向

7、，將方向邊緣強度映射融入邊緣懲罰中，獲得懲罰強度與邊緣強度成反比的邊緣懲罰項。逐漸增大邊緣懲罰項的強度，獲得由圖像特征驅動的分層區(qū)域合并算法。利用RAG表示圖像分割結果，加速區(qū)域合并。實驗結果表明：該方法與其它方法相比在性能和效率上都有優(yōu)勢，獲得更好的分割結果。
　　5.相對公共邊界長度懲罰區(qū)域合并SAR圖像分割算法。提出一種基于區(qū)域合并技術的快速SAR圖像分割算法。該算法對閾值處理后的比例邊緣強度映射進行分水嶺變換實現(xiàn)SAR圖像

8、的快速初始過分割，利用提出的基于相對公共邊界長度懲罰的區(qū)域合并代價和用于快速搜索初始分割中最小權值相鄰區(qū)域的NNG實現(xiàn)快速區(qū)域合并。提出一種新的度量相鄰區(qū)域之間的相似性的統(tǒng)計相似性度量，該度量具有尺度不變性和對區(qū)域尺寸的近似恒虛警特性，將該統(tǒng)計相似性度量與提出的相對公共邊界長度懲罰項結合，得到新的區(qū)域合并代價。利用RAG和NNG加速區(qū)域合并過程。利用數(shù)值指標精確度（P）和命中率（R）來度量最終分割結果的邊緣定位能力，區(qū)域覆蓋準則度量最終