【摘 要】
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海陆分割是SAR图像应用中十分重要且具有挑战性的任务,对于海岸线提取与近岸目标检测具有重要意义。针对濒海场景的SAR图像的特点,提出一种改进的基于超像素分割的SAR图像海
【机 构】
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中国科学院电子学研究所; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0503001)项目资助
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海陆分割是SAR图像应用中十分重要且具有挑战性的任务,对于海岸线提取与近岸目标检测具有重要意义。针对濒海场景的SAR图像的特点,提出一种改进的基于超像素分割的SAR图像海陆分割方法,使得分割结果更准确与高效。算法分为三步展开,使用增强Lee滤波进行预处理,减少噪声和精细边缘;将熵的统计信息加入距离定义中,使用改进的SLIC算法进行超像素分割,把图像分割成不同的区域,即为超像素团;对每一个超像素团提取融合灰度与纹理特征,送入支持向量机(SVM)分类器来判断其类别。实验结果表明,提出的方法具有低复杂度和高准确性的优点。
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