中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2014年
7期
1095-1103
,共9页
王沛%周鑫%彭荣鲲%符鹏
王沛%週鑫%彭榮鯤%符鵬
왕패%주흠%팽영곤%부붕
合成孔径雷达%轮廓提取%活动轮廓模型%似然比%向量场卷积%G0分布
閤成孔徑雷達%輪廓提取%活動輪廓模型%似然比%嚮量場捲積%G0分佈
합성공경뢰체%륜곽제취%활동륜곽모형%사연비%향량장권적%G0분포
synthetic aperture radar%target contour extraction%active contour model%likelihood ratio%vector field convolution%G0 distribution
目的 目标轮廓表征了目标形状,可用于目标方位角估计、自动目标识别等,因此提取合成孔径雷达(SAR)图像中的目标轮廓受到了人们的广泛关注.受SAR图像乘性噪声的影响,传统的目标轮廓提取方法应用在SAR图像时失效.针对这一问题,提出一种将基于边缘的活动轮廓模型和基于区域的活动轮廓模型相结合的活动轮廓模型.方法 以真实SAR图像为基础,分析了向量场卷积(VFC)活动轮廓模型以及区域竞争(RC)活动轮廓模型各自的特点和优势,发现这两个模型存在一定的互补性,因此将这两个模型进行了结合,得到了一种新的SAR图像目标轮廓提取方法.结果 基于真实SAR图像的实验结果表明,本文方法能较好地应对SAR图像信噪比较低、目标边缘模糊等特点,能准确地获得SAR图像目标轮廓.结论 本文方法可用于执行实际的SAR图像轮廓提取任务,为后续的SAR图像自动识别和特征级图像融合等任务提供了较为优良的输入信息.
目的 目標輪廓錶徵瞭目標形狀,可用于目標方位角估計、自動目標識彆等,因此提取閤成孔徑雷達(SAR)圖像中的目標輪廓受到瞭人們的廣汎關註.受SAR圖像乘性譟聲的影響,傳統的目標輪廓提取方法應用在SAR圖像時失效.針對這一問題,提齣一種將基于邊緣的活動輪廓模型和基于區域的活動輪廓模型相結閤的活動輪廓模型.方法 以真實SAR圖像為基礎,分析瞭嚮量場捲積(VFC)活動輪廓模型以及區域競爭(RC)活動輪廓模型各自的特點和優勢,髮現這兩箇模型存在一定的互補性,因此將這兩箇模型進行瞭結閤,得到瞭一種新的SAR圖像目標輪廓提取方法.結果 基于真實SAR圖像的實驗結果錶明,本文方法能較好地應對SAR圖像信譟比較低、目標邊緣模糊等特點,能準確地穫得SAR圖像目標輪廓.結論 本文方法可用于執行實際的SAR圖像輪廓提取任務,為後續的SAR圖像自動識彆和特徵級圖像融閤等任務提供瞭較為優良的輸入信息.
목적 목표륜곽표정료목표형상,가용우목표방위각고계、자동목표식별등,인차제취합성공경뢰체(SAR)도상중적목표륜곽수도료인문적엄범관주.수SAR도상승성조성적영향,전통적목표륜곽제취방법응용재SAR도상시실효.침대저일문제,제출일충장기우변연적활동륜곽모형화기우구역적활동륜곽모형상결합적활동륜곽모형.방법 이진실SAR도상위기출,분석료향량장권적(VFC)활동륜곽모형이급구역경쟁(RC)활동륜곽모형각자적특점화우세,발현저량개모형존재일정적호보성,인차장저량개모형진행료결합,득도료일충신적SAR도상목표륜곽제취방법.결과 기우진실SAR도상적실험결과표명,본문방법능교호지응대SAR도상신조비교저、목표변연모호등특점,능준학지획득SAR도상목표륜곽.결론 본문방법가용우집행실제적SAR도상륜곽제취임무,위후속적SAR도상자동식별화특정급도상융합등임무제공료교위우량적수입신식.
