【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)是一种主动微波式成像系统,可以全天时、全天候不间断对地物目标进行监测,并且具有多波段、多极化和多角度的地物目标数据获取能力,因此被广泛应用于军事和民用
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合成孔径雷达(SAR)是一种主动微波式成像系统,可以全天时、全天候不间断对地物目标进行监测,并且具有多波段、多极化和多角度的地物目标数据获取能力,因此被广泛应用于军事和民用领域。SAR图像分割是SAR图像能够被有效解析的前提和关键,分割能够有效反映目标的空间相关性,揭示SAR图像的本质,从而被广泛研究。但是SAR图像的相干成像机制使得图像中伴随着相干斑噪声,严重影响图像质量。因此,如何在抑制斑点噪声的同时能有完成对SAR图像的准确分割一直是SAR图像研究的难点和重点。 马尔可夫随机场(MRF)模型能够有效描述邻域像素的空间相关性,因此被广泛应用于图像处理领域。由于该模型是以邻域像素都表现为各向同性为前提,因此并不适用于结构纹理复杂的非平稳SAR图像。三重马尔可夫场(TMF)模型引入了辅助场U来准确刻画图像的非平稳性,从而实现对非平稳图像的有效建模,分割结果较为满意。但是,低阶邻域下的TMF模型所捕获的像素特征非常有限,不能完整刻画目标的边界和轮廓。因此对于场景复杂,地物目标丰富的非平稳SAR图像来说,分割效果不能令人满意。 在对TMF模型分析的基础上,本文提出一种基于稀疏三重马尔可夫随机场模型(STMF)的SAR图像分割算法。本文方法突破了低阶邻域下TMF模型对SAR图像复杂结构信息描述的局限性,挖掘高阶邻域下不同类别像素特征的差异性,从而改善SAR图像的分割效果。该算法在STMF模型框架下,首先将TMF推向高阶邻域,重新定义了基于自适应非平稳划分的辅助场,以完成高阶邻域中像素的相似性划分及两类不相关像素的边界确定,从而实现辅助场对分割边界定位的指导作用。其次,构建基于高阶邻域的稀疏势能函数,计算该邻域中相关像素的重构误差,并将其作为稀疏势能引入到势能函数中,使得该函数对分割像素归属的类别有一定的先验约束,从而来提高分割精度。最后通过条件迭代模型( ICM)算法模型完成了STMF模型的参数估计实现了分割。通过对实测 SAR图像进行验证,结果表明该算法能有效抑制乘性斑点噪声带来的干扰,在保证SAR图像同质区域分割一致性的同时,局部异质复杂区域也得到了准确的分割,并有效提高了分割边界的定位精度,该算法优于已有的MRF与TMF分割算法。
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