合成孔径雷达图像分割技术综述

针对SAR图像分割问题,介绍了分割的物理概念和分割处理的理论依据,并对国内外SAR图像分割算法进行综述,归纳为基于数据驱动和基于模型驱动这两大类分割算法,总结了SAR图像分割的性能评估指标,最后给出了基于实际数据的分割结果和性能分析。

基于伪魏格纳分布分解的合成孔径雷达图像目标与阴影分割

在二维魏格纳分布的框架内,针对魏格纳变换的交叉项问题和计算量大的问题,提出了合成孔径雷达图像局部伪魏格纳变换的目标和目标阴影的分割方法.首先,将合成孔径雷达图像进行二维伪魏格纳变换,得到各像素点的二维能量谱图;然后提取各像素点的二维能量谱图对应位置值形成多个不同频段的与原图像同大小的能量谱图;最后,对不同频段的能量谱图采用不同的处理方法后,将各能量谱图相加处理后形成区域标识图像,最终得到原图像的目标和目标阴影分割图像.本文利用该方法对MSTAR切片图像进行了分割试验,并对分割图像与频谱最大值距离或方位分割算法和基于双参量CFAR与隐马尔科夫联合分割算法进行了分割图像对比度对比.实验结果表明,采用本文算法的合成孔径雷达分割图像,对比度明显提高,且保留了目标图像细节.

基于影像融合技术的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法的探讨

对美国密歇根大学电子工程系的研究人员提出的一种多源数据融合算法进行了介绍,对SAR图像与可见光图像融合的一系列相关技术及其主要步骤进行了探讨,简要概括了评价融合后图像效果的标准和方法,并介绍了目标的检测与识别。

基于马尔科夫随机场的合成孔径雷达图像分割方法

提出了一种基于MRF模型和最大后验概率准则的SAR目标切片图像分割方法。该方法通过对SAR目标切片图像中不同的区域所占比例进行统计分析,得到了一种有效分割的迭代初值选择方法。本文给出了模拟退火算法,ICM算法,吉布斯抽样算法对模拟图像和实测SAR图像目标区域进行了分割,结果表明,采用本文提出的方法可以加速迭代的收敛过程,降低迭代次数,提高分割速度。

合成孔径雷达图像分割算法研究

对合成口径雷达图像的分割算法进行了归纳综述,概述了主动轮廓的分割算法、马尔科夫随机场的分割算法和模糊均值的分割算法,简要阐述了各种算法的原理,提出了基于局部隶属度和局部信息的模糊均值分割方法,以期为SAR图像分割算法的研究提供参考.

基于聚类的合成孔径雷达图像分割算法研究

针对SAR图像的分割问题,对K均值聚类算法进行了研究,分析了自适应动态K均值聚类算法,改进了最大适应度函数聚类的样本分离准则。毫米波SAR图像分割表明,对于城区建筑及路、桥场景的分割,改进算法比基本的K均值聚类算法、动态K均值聚类算法及自适应动态K均值聚类算法性能要好,指标更优。在运算效率上,改进算法与自适应动态K均值聚类算法效率相当。

基于图割及均值漂移的合成孔径雷达图像强散射目标分割

针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点及标准图割分割算法计算量较大等问题,提出了一种基于图割及均值漂移(Mean Shift)的高效的SAR图像强散射目标分割方法。该方法利用均值漂移算法对SAR图像进行预处理,将原图像表示为基于过分割区域的图结构;然后,以这些过分割图像区域为节点建立区域邻接图,运用图割分割算法得到SAR强散射目标的分割结果。与标准图割算法中以单像素为节点构建邻接图相比,参与图割算法的节点和边的数目减少了两个数量级,计算效率大幅提高。另外,根据SAR图像中目标的强散射特性,自动定义终端节点,减少了人工交互量。实验表明,该方法充分利用均值漂移及图割的优点,能够在背景杂波的干扰下有效地提取SAR强散射目标。

基于改进谱聚类的合成孔径雷达溢油图像分割算法

为了解决传统谱聚类算法对大尺寸海洋图像难以进行有效计算的问题,提出一种改进的谱聚类算法.采用分块方法将原始图像分割成多个子图,同时结合随机采样算法利用采集的样本估计全局样本,在保证分割精度基础上大大降低计算复杂度,有效地处理高维图像.针对随机采样的不稳定性,采用多次采样聚类并结合大多数投票的方法,得出最终的分割结果.仿真结果显示,改进算法可以有效降低计算复杂度,并保证聚类算法计算复杂度的减少与图像大小成正比,分块方法和多次聚类结果的融合可以大大提高溢油目标分割的精度.

形态学边缘信息引导的区域合并合成孔径雷达图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达(SAR)图像分割中,初始分割过度碎片化影响后续区域合并效率和质量的问题,提出了利用形态学边缘信息引导的区域合并(MEI-RCBLP)SAR图像分割算法。首先利用高斯和伽马函数赋权的加权中值滤波构造各向异性形态学方向比率算子,提取图像的边缘强度映射来表征边缘响应的强弱,并对边缘强度映射进行阈值化处理和分水岭变换得到高质量的初始分割;然后利用现有的相对公共边界长度惩罚区域合并技术,迭代地合并初始分割中最相似的相邻区域,直到满足合并终止条件,输出最终的分割结果。实验结果表明,相比利用统计区域生长、MISP超像素和均值比边缘信息引导的分割算法,所提出的MEI-RCBLP算法显著改善了初始分割质量,在保证最终分割质量的前提下初始分割区域数目减少了25%以上,同时最终的分割结果在不同的性能评价指标上总体优于上述对比算法。

基于RaySAR软件的上海外滩建筑群合成孔径雷达图像模拟

利用RaySAR软件对上海市外滩建筑群进行合成孔径雷达(SAR)成像模拟.绘制了不同反弹次数信号对应的反射率图、信号反弹次数分布图.结合目标的几何物理信息,分析了模拟SAR图像中的点、线状特征、不同反弹次数信号和建筑具体结构之间的对应关系.试验表明,雷达信号的反弹次数与建筑物结构细节密切相关.基于真实雷达影像序列,按PSInSAR方法选取的永久散射体点的位置及其分布与SAR模拟图像中的二次、尤其是三次反弹信号的成像吻合度较高,初步实现永久散射体点在建筑物上的精确定位.

基于变差系数的合成孔径雷达图像超像素分割算法

由于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法对含有相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘分割不理想,提出了一种基于变差系数(coefficient of variation,CV)的SAR图像超像素分割算法。该算法首先对SAR图像进行各项异性高斯平滑预处理,使得图像相干斑得到平滑的同时边缘信息不被破坏;其次,采用CV估计边缘信息,使得图像的同质区与边缘区更容易区分;最后用加入边缘信息的SLIC算法进行聚类,生成超像素。实验结果表明:该算法在SAR图像分割下与3种经典超像素算法相比,其召回率至少提高了5%,且超像素个数大于400时,欠分割错误率降低了2%。该算法使得SAR图像超像素分割的准确度提高,其边缘和图像真实边缘更加贴切。

融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste,SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘分割不理想的问题,在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average,ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明:与4种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。

合成孔径雷达图像的近岸海面风场反演

根据海面微波散射原理 ,给出了星载合成孔径雷达 (SyntheticApertureRadar,SAR)图像海面风场反演的方法。该方法包括SAR图像辐射定标、海面风向确定和风速计算。利用该方法由加拿大RadarsatSAR图像反演获得了中国海南省东南部近岸海区海面风场 ,并与预报风场作了比较。结果显示 ,二者相符得很好 ,风速的均方根误差为 0 94m/s ,风向的均方根误差为 4 0 3°。

海洋合成孔径雷达图像斑点噪声的滤除

针对海洋合成孔径雷达(SAR)图像结构信息不明显、水下目标识别困难这一问题,提出了基于经验模式分解(EMD)的算法和H(o|¨)lder指数调整相融合的框架,该框架可以有效地滤除海洋SAR图像的斑点噪声并增强其结构信息,使得人眼可以分辨其特征信息。该融合框架利用EMD将海洋SAR图像分解成不同频率成分的分量,不同层次的分量根据其结构信息和噪声的特征用不同的H(o|¨)lder指数来调整,H(o|¨)lder指数的大小随着分量层数的增加而减小,即在不同尺度下分别抑制斑点噪声,从而恢复其中所包含的结构信息。试验结果表明,利用该框架可以有效抑制SAR图像中的斑点噪声和增强与水下目标相关的结构信息,使人眼可以分辨海洋SAR图像的特征结构。

基于模糊C均值聚类的高分辨率合成孔径雷达图像舰船目标检测

给出了一个基于模糊C均值聚类(FCM)的舰船目标检测算法。其中心思想是将SAR图像中的各像素点灰度值视为样本集,然后利用FCM算法对该样本集聚类,并利用聚类结果计算图像分割全局阈值。与目前流行的恒虚警率(CFAR)检测算法相比,所给检测算法具有参数少、计算量与图像大小成正比、舰船轮廓保持良好的特点,为高分辨率SAR图像舰船目标检测提供了一个新的选择。

基于小波变换的合成孔径雷达图像分割研究

图像分割在后续的图像处理中起着至关重要的地位,合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声的存在,降低了图像的质量,传统的方法对不能很好地对图像进行分割。该文结合SAR图像和小波变换的特点,提出了一种新的图像分割方法。首先利用小波变换对图像进行软阈值滤波处理,降低相干斑噪声的影响,然后对重建后的图像进行阈值分割。经试验证明了该方法的有效性。

基于控制点影像库的合成孔径雷达图像几何校正

近年来，多谱段和高分辨率合成孔径雷达(SAR)成像技术已取得巨大进步，人们也高度重视其潜在的应用前景。但是，因为雷达斜视成像性质和地形起伏影响，SAR图像在山区的几何畸变非常复杂，采用常规方法不能达到正射校正的结果，所以目前SAR图像的应用情况并不尽人意。实际应用的雷达图像正射纠正方法，特别是密集三角形格网的数字微分纠正方法需要大量纠正控制点，但是，雷达图像噪声和目标边缘模糊使自动匹配的选点算法难以成功。提出了一种基于控制点影像库的纠正控制点选点方法，用以提高点位精度和工作效率。该方法包括纠正区域控制点影像建库、灵活交互操作机制设计和点匹配操作。对不同空间分辨率雷达图像的实验处理结果表明，该方法具有较好的应用价值。

高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测方法

寻找针对高分辨率 SAR图像的舰船目标检测算法 .利用 KSW双阈值分割技术 ,其效果比传统检测方法好 ,有利于进一步的目标分类和识别 .且必须根据

合成孔径雷达图像船舶自动检测新方法

针对传统SAR图像船舶自动检测方法在检测近岸目标时存在的普适性不强、计算量大、自动识别差的缺陷,提出了一种新的迭代阈值分割算法,通过消除噪声、分离目标检测出船舶目标,对比验证该方法能自动、快速、准确地检测近岸船舶目标。

合成孔径雷达图像自动配准算法研究

针对合成孔径雷达图像配准对精度和时间的需求,文中对基于相似三角形的配准算法进行了改进:通过角度判断相似三角形,计算简单且可阻止病态三角形影响配准结果;鉴于用于视频追踪的强角点的优良性能,首次引入它作为配准点特征;基于开源计算机视觉库开发了图像自动配准软件,文中简述软件实现过程,分析了代码优化问题;与传统判断相似三角形的配准算法以及常用配准算法相比,实验数据表明,该算法能够精确求解几何形变参数,且运算时间降至毫秒级,对3种几何形变的配准率均高于97%。