基于平滑降噪与类标修正的SAR图像分割

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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)因出色的数据采集和成像能力被广泛应用到了各种军事和民用领域中。然而,合成孔径雷达的成像机制导致了其生成的SAR图像中总是存在干扰正常数据的散斑噪声,一般光学图像的处理方法在SAR图像上很难得到理想的效果,因此需要根据其特性设计SAR图像专门的处理方法。SAR图像分割作为一种常见的SAR图像预处理手段,能够简化SAR图像的显示方式,使得SAR图像的信息更容易被分析理解。其中,SAR图像无监督分割算法由于能够简单快速地得到分割结果,因而被广泛用于SAR图像分割处理中。本文对现有的SAR图像无监督分割方法开展了一系列研究和实验,根据SAR图像分割中常出现的分割边缘易出错、分割速度过慢、小目标分割能力差等问题提出了几个改进方法,主要内容如下:(1)提出了一种基于边缘描述与超像素平滑的SAR图像分割算法。首先,使用Gabor函数模板和三种边缘检测器对图像的强边缘进行检测提取;其次,使用简单线性迭代聚类算法(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)生成图像超像素并用于图像弱边缘的表示;接着,使用超像素轮廓对图像强边缘信息进行携带,使用边缘约束的平滑算法实现超像素的平滑;最后,使用K-Means聚类得到分割结果。该方法通过使用超像素携带图像的强弱边缘信息参与到最终聚类分割中,使得图像的分割边缘更准确平滑。(2)提出了一种基于方向模板平滑与类标修正的SAR图像分割算法。首先,使用方向检测模板对图像各个坐标的方向进行检测,使用对应的平滑模板实现图像的边缘区域平滑;其次,根据方向检测生成的方向差异图对图像的匀质区域进行高斯平滑降噪;接着,合并两种平滑后的结果,使用K-Means聚类得到初步分割结果;最后,使用区域生长和类标多数表决方法实现图像的类标修正,得到SAR图像最终的分割结果。该方法通过使用方向模板平滑和简单有效的类标修正方法,显著提升了SAR图像的分割效率。(3)提出了一种基于约束平滑与迭代类标修复的SAR图像分割算法。首先,对方向模板平滑后的SAR图像提取边缘,对图像的匀质区域进行边缘约束的高斯平滑;接着,使用K-Means进行初步聚类分割,利用马尔科夫随机场迭代条件(Iterative Conditional Mode,ICM)算法进行角点的类标修复;最后,使用像素群计数对比和区域生长相似对比的方法进行类标修正,从而得到最终的分割结果。该方法通过使用马尔科夫随机场ICM算法对类标进行修复,使得图像中的小目标被正确标记,有效提升了算法对SAR图像中小目标的分割能力。
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