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基于描述方法的SAR图像分割
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:1169-1171+1200
  • 分类:TN957.52[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学电子工程学院,西安710071
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60872137)
  • 相关项目:阵列信号多维参数盲联合估计方法研究
中文摘要:

针对减少SAR图像分割中自由参数的问题,提出了基于最小描述长度的SAR图像分割方法。该方法经对数变换将SAR图像乘性噪声转换为加性噪声,对其建立描述模型,在描述长度最短意义上计算出重建图像,在假设SAR图像各区域实际地物后向散射特性对应的像素值恒定的前提下,该重建图像即为SAR图像的分割结果。该方法在分割的同时很好地抑制了SAR图像的相干斑噪声,保留了原始SAR图像的区域边界,并且不需要参数调节,整个分割过程自动完成,是一种非监督SAR图像分割方法。给出了该方法的具体实现步骤,实验结果验证了该方法的有效性。

英文摘要:

To reduce the free parameters for synthetic aperture radar (SAR) images segmentation, this paper proposed aunsupervised segmentation method based on the MDL for SAR images. This method firstly established statistical models for log-arithm version of SAR images,then calculated the underlying images in the sense of minimum description length, which werethe segmentation images of the original SAR images under the supposition of the underlying piece-wise constant images. Thegood segmentation results were obtained with the region boundaries preserved well and the speckle noise was restrained perfect-ly. The SAR image segmentation can automatically be carried out without tuning any parameter, so the method was an unsuper-vised SAR images segmentation technique. It gave the detailed implementation process of the method, and verified the perform-ance of the method by both synthetic SAR images and real SAR images.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049