【摘 要】
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针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换和脉冲耦合神经网络的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法。对SAR图像经过N
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针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换和脉冲耦合神经网络的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法。对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理。对低频图用PCNN进行分割以获取目标所在的区域,对高频子带构造了特征图,对特征图利用PCNN进行分割以获取目标的精细结构。利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比。实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其它算法具有更强的抗噪性能,是一种有效可行的SAR目标分割算法。
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