【摘 要】
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针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足,本文提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和混沌粒子群优化（CPSO）的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先,利用NSC
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,中国科学院海洋环流与波动重点实验室
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针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足,本文提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和混沌粒子群优化（CPSO）的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先,利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息,并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型;然后,利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值,并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明,与小波域SAR图像快速分割方法相比,该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像,信息提取更为有效,分割结果更
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