高分辨率极化SAR图像水平集分割

摘要：

目的 传统的极化SAR图像分割方法中,由于采用的统计分布模型不能较好地描述高分辨率的图像纹理特征,导致高分辨率极化SAR图像分割效果较差.针对这个问题,本文将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入到水平集极化SAR图像分割方法中,提出了一种新的极化SAR图像分割算法.方法 将KummerU分布作为高分辨率极化SAR图像的统计模型,定义一种适用于极化SAR图像分割的能量泛函;利用最大似然法对各个区域的KummerU分布进行参数估计,并通过数值偏微分方程的方法求解水平集函数,实现极化SAR图像的区域分割.结果 分别对仿真全极化数据,真实全极化数据进行分割实验,结果表明本文提出的方法其分割精度高于传统方法,分割精度高于95％,从而验证了新方法的有效性.结论 本文算法能够对各向同质区和各向异质区的极化SAR图像都能取得良好的分割效果,并适应于多种场景,有效地分割出背景和目标.

关键词：KummerU、分割、水平集、极化SAR图像

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863基金项目2011AA120403;国家自然科学基金项目41201447

在线出版日期：2015-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1829-1835