【摘 要】
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图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一.由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题.本文结合SAR图像特点,提出了一个基于区域合并的多尺度SAR图像分割算法.主要包括三个部分：区块描述,合并规则,合并停止条件.对区块描述包括两个部分,匀质性、形状描述.SAR强度图满足负指数分布,根据最大似然规则得到其匀质性(homo)度量为lnσ+σ/μ,
【机 构】
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对地观测与数字地球科学中心数字地球实验室 北京100094;科学院大学资源与环境学院 北京100094
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图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一.由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题.本文结合SAR图像特点,提出了一个基于区域合并的多尺度SAR图像分割算法.主要包括三个部分：区块描述,合并规则,合并停止条件.对区块描述包括两个部分,匀质性、形状描述.SAR强度图满足负指数分布,根据最大似然规则得到其匀质性(homo)度量为lnσ+σ/μ,其中σ为区域方差,μ为区域均值,形状(shape)描述采用(1)紧致度l/√n,其中l为区域长度,n为区域面积,(2)边缘光滑度,利用曲率代价函数(curvature penalty)∑iΣj∈Niβ(1-δ(fi-fj))来描述,i为区域边缘的像素,j为i的邻域像素,δ是Kronecker delta函数,β为权重,即当i,j具有不同分割标记,则代价函数增加β.区块合并的目标函数h=s* homo+(1-s)*shape,其中s为权重,s∈[0,1].采用的合并规则为局部最优(Local mutual best)合并规则[1-],在目前的合并规则中,局部最优合并规则有着较小的时间复杂度和稳定的合并结果,其合并规则如下：如果区域A、B为相邻区域,且互为最小合并代价区域,则合并A、B.其中合并代价为h=(nA+nB)hm-nAhA-nBhB.当合并代价高于阈值T时,则不合并A、B.反复迭代,直到没有区域合并为止.与当前在SAR分割上表现较好的水平集算法[2-]比较,所采用的数据为文献中提供的ERS-1数据,数据场景为农田,图像大小为250×250.分割结果如图1,结果表明,本文提出的区域描述能很好的表示SAR图像的区域信息,分割结果比水平集算法更为细致,在区块保持上和水平集有着相近的效果,在相同的运行环境下,本文方法运行时间为5.6秒,而文献[2-]中的方法需要112秒,本文方法在运行时间上有着更高的效率.
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