2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著合成孔徑雷達(dá)(SAR)技術(shù)的不斷發(fā)展,SAR已成為遙感領(lǐng)域必不可少的手段;SAR圖像數(shù)據(jù)越來(lái)越豐富。目標(biāo)分割是SAR圖像解譯的基礎(chǔ)性工作,可提供完整的SAR目標(biāo),對(duì)SAR目標(biāo)特性以及識(shí)別研究具有重要意義。但是,SAR圖像的斑點(diǎn)噪聲以及目標(biāo)區(qū)域的異質(zhì)性都使得SAR圖像目標(biāo)分割工作具有挑戰(zhàn)性。先驗(yàn)形狀約束用于光學(xué)圖像目標(biāo)分割是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)之一。本文將先驗(yàn)形狀約束引入SAR圖像目標(biāo)分割,主要工作如下:
  1)分析了目標(biāo)在SAR

2、圖像中幾何結(jié)構(gòu)的畸變情況和區(qū)域特性,給出了SAR圖像目標(biāo)形狀的概念,并且將形狀引入到水平集分割模型中。
  2)提出一種改進(jìn)的先驗(yàn)形狀約束水平集分割方法。針對(duì)傳統(tǒng)水平集方法在求解過(guò)程中容易出現(xiàn)失真的問(wèn)題,本文引入了一個(gè)規(guī)范化約束函數(shù),使得零水平集附近的函數(shù)梯度模值為1,從而避免水平集的失真和重新初始化。對(duì)艦船和復(fù)雜建筑物目標(biāo)的分割驗(yàn)證了該方法的有效性,并且該方法對(duì)背景噪聲具有魯棒性。
  3)針對(duì)由于SAR成像傳感器的角度、

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