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分形方法在SAR图像区域分割中的应用

何勇  
【摘要】:合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于具有全天候、全天时、能穿透云雾、烟尘大面积地获取地表信息的特点,成为现代遥感技术研究的一个热点问题。随着国内外机载、星载SAR系统的发展,获取了大量的SAR图像数据,这些数据在当今信息时代发挥着日益重要的作用。由于SAR成像机理与传统的光学传感器有很大的差异,其数据处理的难度主要在于:SAR成像过程中电磁波与地表目标相互作用的机理还有待进一步揭示,人们难以从SAR图像直接反演地表物理现象;成像过程所必然带来的相干斑(Speckle)噪声使地物目标在SAR图像中具有独特的信息特点,常规的基于图像灰度的数字图像处理与分析技术难以取得令人满意的效果。与SAR数据源的快速增长趋势相比,对SAR图像处理与分析的理论和技术的研究相对滞后。作为获取地面信息的重要信息来源,SAR图像的解译技术是当前遥感以及计算机视觉领域的前沿课题。 SAR图像区域分割技术有助于对SAR图像中所含分布式目标区域的信息进行分析与解译。本文首先对SAR图像的统计特性和信息特点进行了深入的研究,得出结论:SAR图像以灰度变化的统计规律而不是以灰度值本身来反映地表目标的相关信息;SAR图像中分布式地物目标区域由于Speckle噪声的存在,更多地反映为一种具有一定粗糙度的纹理特性。借助纹理分类的概念,本论文主要研究了基于分形理论的SAR图像区域分割方法。分形方法是一种有效的纹理分析方法,利用图像的分形维数作为纹理特征进行区域分割。本文通过对分形维数特征空间采用结合图像边缘特征和迭代滤波的思想进行处理,提高了SAR图像区域分割的准确性。同时在文中提出了基于A/G系数的边缘检测算法,为区域分割提供了良好的区域边缘特征。 本论文最后对模拟图像和真实SAR图像的分割结果表明,所采用的分形方法对SAR图像的区域分割是行之有效的。


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