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文檔簡介
1、SAR圖像分割是SAR圖像處理的重要技術(shù)之一，是SAR圖像進(jìn)一步解譯的基礎(chǔ)，其目的是將SAR圖像中有意義的部分提取出來，諸如SAR圖像的紋理、邊緣.傳統(tǒng)的SAR圖像分割算法存在分割邊界不完整、分割精度不高等問題，難以滿足實際的SAR圖像分割需求.SAR圖像中相干斑噪聲存在，使原有針對加性噪聲圖像分割的活動輪廓模型，不再適用于SAR圖像分割.
本文結(jié)合活動輪廓模型和水平集方法，對SAR圖像分割問題進(jìn)行探索和研究，主要工作如下：<
2、br> 在分析單目標(biāo)SAR圖像特征的基礎(chǔ)上，基于ROEWA算子邊緣指示函數(shù)和Gamma分布統(tǒng)計特性的區(qū)域信息，提出了一種改進(jìn)的活動輪廓模型.模型的正則項是加權(quán)的SAR圖像邊緣檢測算子，有利于將輪廓線吸引到SAR圖像的真實邊緣.為了更好地實現(xiàn)單目標(biāo)SAR圖像分割，給出了新模型的對偶極小化算法.新算法避免了傳統(tǒng)的變分水平集方法求解時周期性初始化水平集函數(shù)的問題，提高了模型數(shù)值求解的效率.
基于非凸正則化項和區(qū)域數(shù)據(jù)項，提出了一種
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