基于圖模型的快速SAR圖像分割及其應用.pdf

1、隨著合成孔徑雷達(SAR)技術的快速發(fā)展,成像分辨率越來越高,所獲取的SAR圖像篇幅也越來越大,這也對SAR圖像的解譯發(fā)出了新的挑戰(zhàn)。而作為SAR圖像解譯中重要步驟的 SAR圖像分割技術也在尋求進一步的發(fā)展。而在實際的SAR圖像的應用中也需要更快更好的目標檢測方法。因此,SAR圖像分割算法的研究以及SAR圖像目標檢測算法的進一步發(fā)展對于SAR圖像的解譯具有重要的意義。本文主要對基于圖模型的SAR圖像分割算法及基于圖模型的分割方法在SAR

2、圖像目標檢測方法方面進行了研究,主要工作有:
　　(1)提出了一種基于簡易超像素理論的應用于SAR圖像分割的圖模型。這是基于傳統(tǒng)圖模型的圖像分割方法的一種改進模型,它根據(jù)圖像中像素點的空間位置信息以及強度信息作為依據(jù)進行超像素的生成,利用生成的超像素作為初始化圖模型的節(jié)點集,該方法可以獲取更多的非局部信息,摒棄了SAR圖像局部信息中由于相干斑噪聲產(chǎn)生的冗余信息,更適合用來處理SAR圖像;另外,超像素代替單個像素點作為初始化手段也使

3、圖模型的規(guī)模極大的減小,擁有更低的計算復雜度。結果表明,與傳統(tǒng)的基于圖模型的方法進行比較,本方法能更有效并高效地對SAR圖像進行分割。
　　(2)在應用了超像素的圖模型基礎上提出了一種并行的快速SAR圖像分割方法。該方法將圖像劃分為若干個相等的子部分,分別通過基于超像素的圖模型進行建模,得到若干個互不相干的子無向圖模型,利用OpenMp對這些子無向圖就可以進行并行的基于圖模型的分割。實驗結果表明所提出的并行快速的分割方法在保證了具