中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2014年
12期
1829-1835
,共7页
KummerU%分割%水平集%极化SAR图像
KummerU%分割%水平集%極化SAR圖像
KummerU%분할%수평집%겁화SAR도상
KummerU%segmentation%level set%PolSAR image
目的 传统的极化SAR图像分割方法中,由于采用的统计分布模型不能较好地描述高分辨率的图像纹理特征,导致高分辨率极化SAR图像分割效果较差.针对这个问题,本文将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入到水平集极化SAR图像分割方法中,提出了一种新的极化SAR图像分割算法.方法 将KummerU分布作为高分辨率极化SAR图像的统计模型,定义一种适用于极化SAR图像分割的能量泛函;利用最大似然法对各个区域的KummerU分布进行参数估计,并通过数值偏微分方程的方法求解水平集函数,实现极化SAR图像的区域分割.结果 分别对仿真全极化数据,真实全极化数据进行分割实验,结果表明本文提出的方法其分割精度高于传统方法,分割精度高于95％,从而验证了新方法的有效性.结论 本文算法能够对各向同质区和各向异质区的极化SAR图像都能取得良好的分割效果,并适应于多种场景,有效地分割出背景和目标.
目的 傳統的極化SAR圖像分割方法中,由于採用的統計分佈模型不能較好地描述高分辨率的圖像紋理特徵,導緻高分辨率極化SAR圖像分割效果較差.針對這箇問題,本文將具有廣汎適用性的KummerU分佈嵌入到水平集極化SAR圖像分割方法中,提齣瞭一種新的極化SAR圖像分割算法.方法 將KummerU分佈作為高分辨率極化SAR圖像的統計模型,定義一種適用于極化SAR圖像分割的能量汎函;利用最大似然法對各箇區域的KummerU分佈進行參數估計,併通過數值偏微分方程的方法求解水平集函數,實現極化SAR圖像的區域分割.結果 分彆對倣真全極化數據,真實全極化數據進行分割實驗,結果錶明本文提齣的方法其分割精度高于傳統方法,分割精度高于95％,從而驗證瞭新方法的有效性.結論 本文算法能夠對各嚮同質區和各嚮異質區的極化SAR圖像都能取得良好的分割效果,併適應于多種場景,有效地分割齣揹景和目標.
목적 전통적겁화SAR도상분할방법중,유우채용적통계분포모형불능교호지묘술고분변솔적도상문리특정,도치고분변솔겁화SAR도상분할효과교차.침대저개문제,본문장구유엄범괄용성적KummerU분포감입도수평집겁화SAR도상분할방법중,제출료일충신적겁화SAR도상분할산법.방법 장KummerU분포작위고분변솔겁화SAR도상적통계모형,정의일충괄용우겁화SAR도상분할적능량범함;이용최대사연법대각개구역적KummerU분포진행삼수고계,병통과수치편미분방정적방법구해수평집함수,실현겁화SAR도상적구역분할.결과 분별대방진전겁화수거,진실전겁화수거진행분할실험,결과표명본문제출적방법기분할정도고우전통방법,분할정도고우95％,종이험증료신방법적유효성.결론 본문산법능구대각향동질구화각향이질구적겁화SAR도상도능취득량호적분할효과,병괄응우다충장경,유효지분할출배경화목표.
