融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。     

基于改进Ratio和区域MRF的SAR图像分割方法

针对SAR图像中存在强烈乘性相干斑噪声,在没有滤波前提下,提出了基于改进的均值比率(Modified ROA,MROA)和区域马尔科夫随机场(MRF)相结合的SAR图像分割方法。针对SAR图像实际,要求边缘检测算子能克服乘性相干斑噪声并且准确定位边缘,采用MROA直接检测SAR图像梯度,然后与分水岭变换相结合进行初始分割,在初始分割的基础上,结合区域邻接图和MRF方法,即使用区域水平的MRF实现区域合并。用提出的方法对合成图像和SAR图像分别进行分割实验,结果表明该方法有效、准确性好。     

一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法

针对传统SIFT算法的配准精度和配准效率易受斑点噪声和图像灰度差异影响的问题,提出一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法.首先基于改进的马尔可夫(MRF)算法对SAR图像进行分割,结合区域特征和边缘特征筛选出稳定的显著性区域;然后在显著性区域的边缘附近进行SIFT特征点的提取;最后通过SIFT特征点的匹配实现图像配准.实验结果表明,该方法在保证较高的配准精度的同时,提升了算法效率.     

基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法

文章针对合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声影响严重的问题,提出了一种基于瞬态系数梯度的SAR图像分割方法.该梯度计算方法是:通过各向异性相干斑降噪算法对SAR图像进行滤波,利用瞬态系数从该滤波图像中计算梯度,并将梯度图像与分水岭算法相结合进行初始分割;为解决分水岭算法导致的过分割问题,通过构建区域邻接图和区域马尔科...     

利用区域划分的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法

为在有效保护合成孔径雷达(SAR)图像边缘特征的同时进一步提高乘性相干斑噪声的抑制性能,提出了一种基于区域划分的SAR图像相干斑抑制(DABRS)算法.首先利用带方向的高斯-伽马平行窗通过比率运算生成边缘强度映射(ESM),并利用阈值化ESM对SAR图像进行区域划分,然后利用改进的变窗Kuan滤波与改进的Sigma滤波分别对SAR图像的均匀区域与边缘区域进行相干斑抑制.为进一步提高抑斑效果,两种改进抑斑算法均采用迭代滤波方式,且改进Kuan滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大.实验结果表明:与多种抑斑算法相比,DABRS算法在抑斑与边缘保护方面具有优势,等效视数提高超过30％,边缘保持指数提高8％以上,而且抑斑图像同质区还具有更平滑的视觉效果.     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

基于新区域一致性度量与图论的SAR图像区域分割

由于SAR图像含有斑点噪声, 传统区域分割方法已不再适用于SAR图像分割.为此提出了一种新的SAR图像区域分割方法.该方法通过定义一种可有效抑制斑点噪声影响的区域一致性度量,以指导四叉树技术分裂SAR图像得到初始分割区域;然后以区域为顶点和区域间的相似度为边权,构建一个完全赋权图.最后运用图论分割方法中可利用全局信息的Minimum Cut方法进行区域合并,获得最终的图像分割结果.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于区域划分的合成孔径雷达图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题;为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏。通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分;并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明:与多种各向异性扩散抑斑算法相比,算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

基于区域划分的SAR图像相干斑各向异性扩散滤波算法

经典的细节保持各向异性扩散滤波算法(DPAD)在抑制SAR图像乘性相干斑噪声时,存在同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题,为此提出了一种基于区域划分的各向异性扩散滤波算法。该算法通过在DPAD扩散方程中耦合方向扩散来抑制边缘区域相干斑与同质区块状起伏;通过阈值化的边缘强度映射对SAR图像实施同质区与边缘区的区域划分,并对不同区域采用不同尺度局域窗分别实施各向异性扩散滤波,从而在抑制同质区相干斑的同时有效保护边缘。实验结果表明：与多种各向异性扩散抑斑算法相比,本文算法在保护边缘的同时,能明显降低同质区块效应现象与边缘区噪声残留问题。     

形态学边缘信息引导的区域合并合成孔径雷达图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达(SAR)图像分割中,初始分割过度碎片化影响后续区域合并效率和质量的问题,提出了利用形态学边缘信息引导的区域合并(MEI-RCBLP)SAR图像分割算法。首先利用高斯和伽马函数赋权的加权中值滤波构造各向异性形态学方向比率算子,提取图像的边缘强度映射来表征边缘响应的强弱,并对边缘强度映射进行阈值化处理和分水岭变换得到高质量的初始分割;然后利用现有的相对公共边界长度惩罚区域合并技术,迭代地合并初始分割中最相似的相邻区域,直到满足合并终止条件,输出最终的分割结果。实验结果表明,相比利用统计区域生长、MISP超像素和均值比边缘信息引导的分割算法,所提出的MEI-RCBLP算法显著改善了初始分割质量,在保证最终分割质量的前提下初始分割区域数目减少了25%以上,同时最终的分割结果在不同的性能评价指标上总体优于上述对比算法。