融合改进区域生长和图割理论的SAR图像分割

结合合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像生成特点,提出了一种融合改进区域生长和图割理论的SAR图像分割方法。该方法利用SAR图像成像机理的统计特性,给出了一种区域生长的新准则,用于获取SAR图像初始分割;然后以初始分割区域为顶点、区域间相似度为边权构建一个赋权无向图,运用采用全局信息的最小图割方法(minimum cut,MCut)进行区域合并,获得最终分割结果。新方法具有在图像分割过程中融合了图像的局部信息和全局信息的优点。实验结果表明了新方法的有效性。

一种改进的最小最大割算法

最小最大割算法(Mcut)能满足聚类算法的一般准则,但在实际求解过程中,通常把Mcut算法的目标函数松弛转换为标准分割算法(Ncut)的目标函数进行求解,而未充分使用Mcut的聚类性能。为此,利用子空间技术,提出一种改进的Mcut算法(SMcut),设计基于图像分块的SMcut算法(BSMcut),以提高SMcut算法的分割速度。实验结果表明,SMcut和BSMcut算法均具有较好的分割性能,且BSMcut算法的计算复杂度较低。