基于多阈值的自适应sar图像分割算法-研究

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1、万方数据ResearchonAdaptiveSARImageSegmentationBasedonMulti-thresholdingAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerApplicationTechnologyByLvXiao-jiaSupervisor:JiJianAssociateProfessorNovember2015万方数据万方数据西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优

2、良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处,本人承担一切法律责任。本人签名:日期:西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论

3、文的复印件,允许查阅、借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,结合学位论文研究成果完成的论文、发明专利等成果,署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名:导师签名:日期:日期:万方数据万方数据摘要摘要合成孔径雷达(SAR)具有全天时和全天候的特点,在国民经济和国防建设中扮演着重要的角色,SAR图像分割是遥感图像理解和解释领域中的基础。最近,已涌现出大量SAR图像分割算法,这些图像分割技术都是基于SAR图像的某种特性而实现的,如灰度或纹理等特征。然而,SAR图像中存在大量的乘性相干斑噪

4、声,导致图像信息受到严重的干扰。所以,图像去噪以及自适应实现SAR图像分割至关重要。Lee滤波是一种有效的SAR图像去噪方法,不仅能够有效的去除图像中的斑点噪声,并且能够保持原始图像中的纹理结构特征。之后,进一步对滤波后的图像进行分割。本文提出两种新的自适应SAR图像分割算法:基于多阈值的感知哈希分割算法(MPHA)和基于直方图多阈值的模糊C均值算法(HMFCM)。算法介绍如下:(1)MPHA算法充分利用SAR图像的灰度信息和结构特点,能够准确高效的实现SAR图像分割。该算法首先使用Lee滤波对SAR图像去噪,然后执行分割过程:根据同质区域内像素的灰度值具有相同或相似的特点

5、,自适应的选取多个阈值进行初始分割。初始分割区域集合中具有相同或相似灰度值的像素会尽可能的划分到同一类别。然后,合并初始分割区域集合,该过程需要定义一个区域相似性判定标准。本文算法引入感知哈希算法(PHA算法),有效地提高算法的分割效率,并能得到理想的分割结果。最后,通过设计多组对比实验,验证了MPHA算法的有效性,并对初始分割算法的有效性进行分析。(2)HMFCM算法是一种无监督的SAR图像分割方法,该算法主要是对传统模糊C均值算法(FCM算法)的改进,其主要特点是:算法对斑点噪声具有鲁棒性,而且能自适应的获得初始化聚类中心和聚类数目。HMFCM算法的这种优越性主要是通过

6、采用基于直方图的改进多阈值方法实现的。为了提高聚类过程的准确性,引入区域合并过程,获取合理的聚类数目,减少人为因素的干扰,提高算法准确性。第二阶段采用FCM算法进行聚类,从而得到SAR图像分割结果。最后通过多组实验,验证所提出的算法的有效性。关键词:SAR图像,图像分割,多阈值,感知哈希,模糊C均值算法I万方数据西安电子科技大学硕士学位论文II万方数据ABSTRACTABSTRACTSyntheticApertureRadarhastheattractivepropertyofproducingimagesinall-timeandall-weatherconditions

7、,thereforeithasplayanimportantroleintheconstructionofnationaleconomyandnationaldefense.SARimagesegmentationisthebasementintheinterpretationandunderstandingofSARimages.Thepresenceofspeckle,whichmaybemodeledasastrongmultiplicativenoise,makesthesegmentationofsynt

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