检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安建筑科技大学机电工程学院,西安710055 [2]西安航空学院机械工程系,西安710077
出 处:《计算机工程》2012年第22期201-204,共4页Computer Engineering
基 金:陕西省教育厅专项科研计划基金资助项目(2010JK618)
摘 要:合成孔径雷达(SAR)图像中存在严重的相干斑干扰,使得SAR的图像解译过程较为困难。为此,提出一种基于组件树的SAR图像分割算法。对SAR图像建立组件树,给出基于全局特征的自适应非局部判定准则,使用该准则对组件树中的相似组件进行合并,保留组件树中最重要的组件,以完成图像滤波,获取分割后的目标。实验结果表明,该算法能获得准确的分割结果,保持目标的细节信息。The serious effect of multiplicative speckle noise makes the understanding of Synthetic Aperture Radar(SAR) images very hard. A segmentation algorithm for SAR images based on component tree is proposed. This algorithm builds component trees for SAR images. It gives a kind of adaptive non-local criterion based on global feature to merge the similar components in component trees. It keeps the most significant components to filter the images and get the targets. Experimental results show that this algorithm can get good segmentation and maintain detail feature of targets.
关 键 词:合成孔径雷达 相干斑噪声 组件树 加权图 图像分割
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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