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一种基于二维最大熵的SAR图像自适应阈值分割算法 被引量:8

A 2D maximum-entropy based self-adaptive threshold segmentation algorithm for SAR image processing
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摘要 MSTAR目标图像分割是研究SAR图像分割的重要内容,基于最大熵原理,利用二维直方图设计适应度函数,借助遗传算法实现自适应阈值选取,以确定每个像素点的归属,经实际图像测试,对于含噪SAR图像中目标、背景和阴影的分割具有很好的效果,抑噪功能强。 The segmentation of target and background is an important content of SAR image segmentation. The authors designed an adaptation level function based on two-dimensional histogram and maximum entropy theory, and put forward a new segmentation algorithm to seek self-adaptive optimum threshold value by use of the genetic algorithm. The experimentation shows that it has a good effect for target, background and shadow segmentation of speckled SAR image.
出处 《电光与控制》 北大核心 2007年第4期63-65,69,共4页 Electronics Optics & Control
基金 国家自然科学基金资助项目(60272022)
关键词 合成孔径雷达 遗传算法 图像分割 自动目标识别 synthetic aperture radar genetic algorithm entropy image segmentation automatic target recognition
  • 相关文献

参考文献11

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二级参考文献7

共引文献127

同被引文献75

引证文献8

二级引证文献41

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