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SAR图像分割的G_A~0统计模型-水平集方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西北工业大学理学院应用数学系,陕西西安710129, [2]西北工业大学理学院应用数学系,陕西西安710129, 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101
  • 相关基金:国家自然科学基金(60972150,61201323)
中文摘要:

由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像易受相干斑噪声的影响,光学图像的分割方法并不适用于SAR图像,更不能获得精确的分割结果,首先基于G0A统计模型定义能量映射函数以代替像素值进行后续的处理,该方法可以减小相干斑的影响;其次,使用水平集算法对处理后的图像进行分割处理,选用了一种形式更为简单的水平集函数,并可以较容易地推广到多区域SAR图像分割情况.实验结果表明该方法可以减少相干斑噪声对SAR图像分割过程的不良影响,具有较好的准确性.

英文摘要:

To solve the problem that optical image segmentation method is not suitable for SAR image and cannot obtain the accurate segmentation results ,which is affected by synthetic aperture radar image′speckle noise ,a SAR image segmentation method based on G0A statistical model and level set is presented in this paper .Firstly ,a energy mapping function based on G0A statistical model is defined to instead of pixel values for subsequent image processing , which can reduce the speckle noise′influence;Secondly ,using level set method to finish images′segmentation ,this article uses a more simple energy function which is easy to be used to deal with multiregion SAR images′segmentation .Experimental results show that this method can reduce speckle noise′ influence in SAR image segmentation process ,and has better accuracy and adaptive .

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,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:17909