基于渐进核图割的SAR图像自动分割  

Earthquake fault image segmentation based on progressive kernel graph-cut

作　　者：曹志民[1] 吕秀丽[1] 吴云[1] 宋鸿梅[1] 赵丽华[1] 

机构地区：[1]东北石油大学电子科学学院,黑龙江大庆163318

出　　处：《光学技术》2016年第4期357-360,366,共5页Optical Technique

基　　金：国家自然科学基金项目(61371180);东北石油大学青年科学基金项目(NEPUQN-2014-07)

摘　　要：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像是遥感目标检测与分割等研究的重要数据源。提出了一种渐进核图割分割方法,该方法通过迭代进行二类聚类分割,自动实现合成孔径雷达SAR图像中多目标的分割。实验结果表明,该方法能够有效地实现复杂场景SAR图像的多目标分割。Synthetic aperture radar（SAR） image is one of the most important data sources for remote sensing obiect detection or segmentation. A progressive kernel graph-cut based method is proposed. Experimental results illustrate that the proposed method can realize accurate segmentation for SAR image with much interest objects with different scales and gray value efficiently.

关 键 词：SAR图像 核图割 图像分割 

分 类 号：TB133[机械工程—光学工程]