【摘 要】
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在SAR图像分割中，尤其是车辆目标的SAR图像分割中，一般需要得到目标和阴影两个区域的分割结果。文中为了解决车辆目标的SAR图像多区域分割，提出了一种分层多区域CV模型，该模型结
【机 构】
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东南大学信息科学与工程学院毫米波国家重点实验室
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在SAR图像分割中，尤其是车辆目标的SAR图像分割中，一般需要得到目标和阴影两个区域的分割结果。文中为了解决车辆目标的SAR图像多区域分割，提出了一种分层多区域CV模型，该模型结合了一种新的惩罚项，并且同时使用水平集函数的阶跃初始化，使模型具有了良好的水平集演化的属性。同时，模型对噪声的敏感性下降，使模型适用于未预处理的SAR图像。最后，对比Chan—Vese多区域分割模型，将分层多区域CV模型应用于未预处理的SAR图像，实验结果验证了模型的有效性。
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