SAR圖像中目標(biāo)分割及其邊緣檢測方法的研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)技術(shù)發(fā)展到今日不僅應(yīng)用在軍事上，而且在民用方面得到了廣泛的應(yīng)用，如災(zāi)害監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測、海洋冰川監(jiān)測、地形測繪、資源勘探等，表現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價值。因此，SAR圖像的分析與理解就有著越來越重要的意義。SAR圖像的分類以及目標(biāo)檢測、分割、識別已成為SAR自動半自動圖像解譯的幾個重要的研究方向，成為了國際上研究的熱點。本文研究了SAR圖像的目標(biāo)分割與檢測方法，主要工作包括：
　　 ⑴基于多尺度技術(shù)和馬爾可夫隨機(jī)場模型（MR

2、F）提出了針對合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像的有效的多尺度分割方法。首先利用多尺度自回歸模型對SAR圖像進(jìn)行特征提取，其次，根據(jù)能量函數(shù)應(yīng)用聯(lián)合概率分布通過統(tǒng)計松弛算法進(jìn)行參數(shù)估計，最后將最大后驗概率（MAP）作為一種最優(yōu)準(zhǔn)則，通過模擬退火算法（SA）獲取最終的標(biāo)簽估計，試驗結(jié)果表明該方法是準(zhǔn)確、有效、健壯的。
　　 ⑵基于Snake模型的SAR圖像目標(biāo)分割技術(shù)。首先針對Snake模型圖像分割技術(shù)中存在的凹陷區(qū)域不能很好收斂的缺點，