一种基于二维最大熵的SAR图像自适应阈值分割算法  

A 2D maximum-entropy based self-adaptive threshold segmentation algorithm for SAR image processing

作　　者：张红蕾[1] 宋建社[1] 翟晓颖[1] 

机构地区：[1]第二炮兵工程学院,西安710025

出　　处：《电光与控制》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)

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.

关 键 词：合成孔径雷达 遗传算法 熵 图像分割 自动目标识别 

分 类 号：V271.4[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TN911.73[电子电信—通信与信息系统]