基于统计和纹理特征的SAS图像SVM分割研究 被引量：43

1

作者 陈强 田杰 +1 位作者 黄海宁 张春华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1413-1420,共8页

合成孔径声呐图像可以有效反映海底的地形、地貌和底质等情况,但是单幅SAS图像通常对应一片较大的区域,需要按照某种性质将不同性质的区域分割开来,以有利于下一步的图像分析以及目标检测和识别。研究发现,不同底质区域的SAS图像具有不... 合成孔径声呐图像可以有效反映海底的地形、地貌和底质等情况,但是单幅SAS图像通常对应一片较大的区域,需要按照某种性质将不同性质的区域分割开来,以有利于下一步的图像分析以及目标检测和识别。研究发现,不同底质区域的SAS图像具有不同的统计和纹理特征,选取灰度直方图的均值、标准差、峰度等统计特性和灰度共生矩阵的能量、相关性、对比度、熵值等纹理特性用以描述SAS图像的不同区域。将选取的特征作为SVM的训练特征,进而得到SVM分类器,用于SAS图像分割。实验结果表明,SVM算法可以很好地对SAS图像进行区域分割。 展开更多

关键词 合成孔径声呐 统计特征 纹理特征 图像分割

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基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法 被引量：5

2

作者 叶传奇 王宝树 苗启广 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期609-613,共5页

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图... 提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。 展开更多

关键词 图像融合 合成孔径雷达 多阈值分割 无下采样Contourlet变换 区域均值比

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基于视觉显著特征的光学与SAR影像快速粗配准方法 被引量：3

3

作者 华丽 徐川 眭海刚 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1602-1610,共9页

在经典的Itti模型基础上,结合纹理特征及SAR影像显著目标的灰度特性,TW-Itti视觉显著模型能快速精确地反映显著地物的范围,获取显著区域。在显著区域内,利用水平集分割提取显著目标,通过形状曲线匹配算法对显著目标进行配准。研究结果表... 在经典的Itti模型基础上,结合纹理特征及SAR影像显著目标的灰度特性,TW-Itti视觉显著模型能快速精确地反映显著地物的范围,获取显著区域。在显著区域内,利用水平集分割提取显著目标,通过形状曲线匹配算法对显著目标进行配准。研究结果表明:与经典的Itti模型相比,TW-Itti模型得到的显著区域目标整体更连贯,边缘细节更丰富,目标区域更准确,提高了后续影像粗配准的鲁棒性。同时,配准效率得到显著提高。 展开更多

关键词 视觉显著特征 合成孔径雷达影像 影像配准 水平集 形状曲线

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融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法 被引量：2

4

作者 曹宗杰 庞伶俐 皮亦鸣 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期325-327,353,共4页

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。... 提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。 展开更多

关键词 边界梯度 图像分割 水平集 统计特征 合成孔径雷达

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融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法 被引量：2

5

作者 吕雁 冯大政 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期492-495,共4页

提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法.该方法不需要去除相干斑噪声的预处理过程,利用具有恒虚警特性的Ratio算子提取合成孔径雷达图像的边缘信息,并与无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能... 提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法.该方法不需要去除相干斑噪声的预处理过程,利用具有恒虚警特性的Ratio算子提取合成孔径雷达图像的边缘信息,并与无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,采用变分水平集方法求解演化方程,实现了合成孔径雷达图像的分割.分别采用模拟和真实合成孔径雷达图像对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法实现了合成孔径雷达图像中目标与背景的正确分割,具有较好的边缘定位能力. 展开更多

关键词 合成孔径雷达 图像分割 水平集 边缘信息 偏微分方程

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基于混合能量模型水平集的合成孔径声纳图像分割方法 被引量：1

6

作者 邢玉秀 刘纪元 《应用声学》 CSCD 北大核心 2011年第5期353-359,共7页

本文讨论了合成孔径声纳图像分割问题。首先介绍了Chan-Vese模型水平集方法,针对该模型存在的边界定位和重复初始化等问题,提出了一种改进的水平集方法。该方法的能量模型由区域信息项、边界信息项和距离约束函数构成的内部能量项三部... 本文讨论了合成孔径声纳图像分割问题。首先介绍了Chan-Vese模型水平集方法,针对该模型存在的边界定位和重复初始化等问题,提出了一种改进的水平集方法。该方法的能量模型由区域信息项、边界信息项和距离约束函数构成的内部能量项三部分混合形成,既兼顾了全局优化特性和局部定位精度,又避免了水平集函数重复初始化,提高了运算效率。实验结果表明,该模型对于噪声干扰严重、边缘模糊的合成孔径声纳图像分割效果良好。 展开更多

关键词 合成孔径声纳 图像分割 水平集

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Contourlet域下基于多尺度特征的声呐图像分割 被引量：3

7

作者 李鹏 陈嘉琦 +1 位作者 马味敏 叶方跃 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期253-259,共7页

水下环境复杂多变,导致声呐技术成像后的图像质量差,影响目标识别。为此,提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的水平集声呐图像分割算法。采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征,通过G... 水下环境复杂多变,导致声呐技术成像后的图像质量差,影响目标识别。为此,提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的水平集声呐图像分割算法。采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征,通过GMRF对各层纹理特征建模,以描述局部结构空间信息并降低对噪声的敏感度。根据各层纹理特征模型,对声呐图像进行由粗到细尺度的水平集分割以得到分割结果。实验结果表明,该算法在不同声呐图像中的分割准确度超过90 %,优于Otsu算法,且具有较低的复杂度和较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 CONTOURLET变换 高斯马尔科夫随机场模型 水平集 声呐图像分割 纹理特征

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基于统计特征的GAC模型SAR图像分割

8

作者 庞伶俐 曹宗杰 皮亦鸣 《雷达科学与技术》 2007年第6期447-450,464,共5页

提出了一种基于统计特征定义边缘检测算子的测地活动轮廓(GAC)模型,并用于SAR图像分割中。首先,根据图像上每个点四个不同方向邻域统计特征的异同,计算边缘检测算子,得到GAC模型的能量泛函。其次,最小化能量泛函,得到曲线演化偏微分方程... 提出了一种基于统计特征定义边缘检测算子的测地活动轮廓(GAC)模型,并用于SAR图像分割中。首先,根据图像上每个点四个不同方向邻域统计特征的异同,计算边缘检测算子,得到GAC模型的能量泛函。其次,最小化能量泛函,得到曲线演化偏微分方程,水平集方法数值求解,最终完成SAR图像的分割。实验表明,与传统依赖图像梯度定义检测算子的GAC方法相比,文中的方法完全适用于SAR图像分割,不需要噪声的预处理过程,拓展了GAC模型的应用范围,提高了目标的正确识别率。 展开更多

关键词 测地活动轮廓模型 水平集 SAR图像分割 曲线演化

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一种合成孔径声纳图像线目标提取方法 被引量：3

9

作者 韦琳哲 翟厚曦 +3 位作者 江泽林 张鹏飞 张武 刘纪元 《应用声学》 CSCD 北大核心 2016年第3期265-271,共7页

本文研究了针对高分辨率合成孔径声纳图像中常见的管道、线缆等重要水下设施的线目标提取方法。基于图割理论的Grab Cut算法相比其他迭代算法具有较快的收敛速度,但需要人工辅助选定前/背景区域的初始化条件;为此,本文设计了基于尺度放... 本文研究了针对高分辨率合成孔径声纳图像中常见的管道、线缆等重要水下设施的线目标提取方法。基于图割理论的Grab Cut算法相比其他迭代算法具有较快的收敛速度,但需要人工辅助选定前/背景区域的初始化条件;为此,本文设计了基于尺度放缩后进行Radon变换的感兴趣区域提取环节,作为Grab Cut的初始化步骤解决方案,使之可以快速自动解译;此外,该优化方案还缩小了模型训练的样本容量,提升了直线目标的提取精度和效率。经实验验证,该方法可以快速准确地提取直线目标,且具有相对较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 合成孔径声纳 图像分割 RADON变换 GRAB CUT

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大测绘带合成孔径声呐斜距向分段运动补偿分析 被引量：2

10

作者 张羽 王迎迎 +3 位作者 刘纪元 王朋 张鹏飞 韦琳哲 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第9期1544-1554,共11页

运动误差是限制合成孔径声呐实现高分辨率成像的重要因素。对运动误差在斜距向空变性特点进行分析,研究斜距向分段策略,提出适用于大测绘带合成孔径成像声呐的斜距向非均匀分段补偿方法。沿地距向对回波数据均匀分段,借助距离压缩效应... 运动误差是限制合成孔径声呐实现高分辨率成像的重要因素。对运动误差在斜距向空变性特点进行分析,研究斜距向分段策略,提出适用于大测绘带合成孔径成像声呐的斜距向非均匀分段补偿方法。沿地距向对回波数据均匀分段,借助距离压缩效应可得到斜距向的非均匀子段,顺应运动误差“先快后慢”的空变规律,实现更准确的误差补偿。仿真结果表明,经过非均匀分段补偿后,目标方位向峰值旁瓣比降低,目标与背景的对比度增强,远近目标聚焦差异性减弱。实测数据结果表明,斜距向非均匀分段补偿使近距处浮球串目标聚焦效果更佳。斜距向非均匀分段补偿方法通过区别处理空变程度不同的远近距离处的回波数据,对大测绘带合成孔径声呐在近距处的成像结果改善尤其明显。 展开更多

关键词 大测绘带 合成孔径成像声呐 斜距向空变性 非均匀分段 运动补偿

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基于声纳图像的水平集分割算法研究 被引量：6

11

作者 刘光宇 卞红雨 +1 位作者 沈郑燕 石红 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2012年第1期29-31,共3页

针对现有的图像分割方法无法准确地分割声纳图像的问题,提出了一种改进的水平集声纳图像分割方法。介绍了LBF能量模型,借鉴其无重初始化的水平集演化思想。为克服声纳图像中复杂背景带来的负面效应,利用形态学顶帽—底帽变换对声纳图像... 针对现有的图像分割方法无法准确地分割声纳图像的问题,提出了一种改进的水平集声纳图像分割方法。介绍了LBF能量模型,借鉴其无重初始化的水平集演化思想。为克服声纳图像中复杂背景带来的负面效应,利用形态学顶帽—底帽变换对声纳图像进行预处理,并在此基础上进行无需初始化的水平集分割。进行仿真对比实验,实验结果显示:与LBF能量模型相比,改进的水平集分割方法更加适应于背景不均匀的声纳图像分割。 展开更多

关键词 声纳图像分割 LBF能量模型 水平集 形态学运算

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无需先验信息的水平集SAR图像分割方法 被引量：2

12

作者 王晓亮 李春升 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期841-844,共4页

给出了一种基于水平集演化、无需任何先验信息的SAR图像分割方法.该方法是一种基于区域信息的统计活动轮廓模型方法,通过利用分段阶跃函数估计图像概率密度函数,克服了利用特定概率分布模型估计概率密度函数时,需要利用先验信息预先假... 给出了一种基于水平集演化、无需任何先验信息的SAR图像分割方法.该方法是一种基于区域信息的统计活动轮廓模型方法,通过利用分段阶跃函数估计图像概率密度函数,克服了利用特定概率分布模型估计概率密度函数时,需要利用先验信息预先假定图像概率分布模型的问题;通过引入惩罚项,避免了费时且难于操作的水平集函数重新初始化过程.还给出了具体的数值实现方案和相关参数取值,改进了数值实现中的迭代终止条件.实验结果表明,固定使用列出的参数,无需任何人为干预,对于大多数图像都可获得令人满意的分割结果;对于少数图像,通过简单的参数调整也可得到良好结果. 展开更多

关键词 合成孔径雷达 图像分割 水平集 活动轮廓模型 SNAKE模型

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基于参数化模型的水平集SAR图像多区域分割方法 被引量：1

13

作者 罗时雨 童玲 陈彦 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期939-943,共5页

提出了一种基于参数化模型的水平集合成孔径雷达(SAR)图像多区域分割方法。该方法采用改进的Edgeworth展开式自适应地对SAR图像统计信息进行拟合。由于无需预先估计SAR图像待分割区域的概率密度函数,因此该方法更适用于多区域分割。该... 提出了一种基于参数化模型的水平集合成孔径雷达(SAR)图像多区域分割方法。该方法采用改进的Edgeworth展开式自适应地对SAR图像统计信息进行拟合。由于无需预先估计SAR图像待分割区域的概率密度函数,因此该方法更适用于多区域分割。该方法根据分割区域数量,将改进的Edgeworth展开式嵌入到对应个数的能量泛函模型中,并给出水平集方法求解过程及数值实现方案,最终实现图像多区域分割。实验结果表明,同其他水平集方法相比,该方法能获得更高的分割精度,更适用于多区域分割。 展开更多

关键词 图像处理 图像分割 水平集 统计信息 合成孔径雷达

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基于ROEWA算子局部活动轮廓的SAR图像分割算法 被引量：3

14

作者 彭书娟 曲长文 +2 位作者 李健伟 邵嘉琦 骆卉子 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期280-290,共11页

针对经典可变区域拟合(region-scalable fitting,RSF)模型无法分割合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的问题,提出了一种基于指数加权均值比(ratio of exponentially weighted averages,ROEWA)算子的改进RSF局部活动轮廓... 针对经典可变区域拟合(region-scalable fitting,RSF)模型无法分割合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的问题,提出了一种基于指数加权均值比(ratio of exponentially weighted averages,ROEWA)算子的改进RSF局部活动轮廓模型。算法首先以SAR图像目标边缘的ROEWA算子的负指数函数为边缘指示函数,对区域可伸缩能量项和弧长项进行加权,消除了原模型中梯度算子对于乘性相干斑满布的SAR图像边缘检测失效的弊端,还防止了目标弱边界的泄漏,避免了边界缺失;其次在零水平集演化的偏微分方程中加入权系数可变的面积项,提升了算法在目标边缘处的自适应捕获能力,同时也提高了算法对目标多层轮廓的检测能力,并且最大化地保留了目标的外轮廓;面积项的可变权系数可根据目标的ROEWA算子的模值来自动调整大小,很好地保持了目标的边缘细节。改进算法不受初始轮廓的影响,对相干斑噪声不敏感,且实验证明算法的计算复杂度仅与图像的尺寸有关。通过对合成与真实的SAR图像数据进行实验,验证了所提方法的直观性和有效性。 展开更多

关键词 局部活动轮廓 指数加权均值比算子 水平集方法 合成孔径雷达图像分割

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