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SAR图像中目标分割及其边缘检测方法的研究

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摘要

合成孔径雷达技术发展到今日不仅应用在军事上,而且在民用方面得到了广泛的应用,如灾害监测、环境监测、海洋冰川监测、地形测绘、资源勘探等,表现出了巨大的应用价值。因此,SAR图像的分析与理解就有着越来越重要的意义。SAR图像的分类以及目标检测、分割、识别已成为SAR自动半自动图像解译的几个重要的研究方向,成为了国际上研究的热点。本文研究了SAR图像的目标分割与检测方法,主要工作包括:
   ⑴基于多尺度技术和马尔可夫随机场模型(MRF)提出了针对合成孔径雷达(SAR)图像的有效的多尺度分割方法。首先利用多尺度自回归模型对SAR图像进行特征提取,其次,根据能量函数应用联合概率分布通过统计松弛算法进行参数估计,最后将最大后验概率(MAP)作为一种最优准则,通过模拟退火算法(SA)获取最终的标签估计,试验结果表明该方法是准确、有效、健壮的。
   ⑵基于Snake模型的SAR图像目标分割技术。首先针对Snake模型图像分割技术中存在的凹陷区域不能很好收敛的缺点,在前人研究成果的基础上,增加了外部约束凹陷能量,提出了改进的Snake模型,然后采用贪婪算法进行方法的实现,该方法能够有效地利用局部与整体信息,实现目标边界准确定位,保持线性光滑。实验结果表明,改进后的Snake模型能较好的收敛到图像凹陷区域。

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