基于高阶灰度矩的MSTAR图像分割算法  

Algorithm for MSTAR Image Segmentation Based on High Order Gray Moment

作　　者：倪维平[1] 严卫东[1] 吴俊政[1] 郑刚[1] 芦颖[1] 

机构地区：[1]西北核技术研究所,西安,710024

出　　处：《现代应用物理》2013年第2期-,共13页Modern Applied Physics

摘　　要：针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制处理,且在分割效果和鲁棒性等方面性能更好.同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性.

关 键 词：MSTAR图像 图像分割 高阶灰度矩 阈值化 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]