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图像分割在SAR图像处理中具有很重要的意义。文中提出了一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法。该方法针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声对现有分割方法带来的影响,利用Gaussian-Hermite矩的不同阶矩并结合SAR图像特征将目标从含噪背景中分割出来。实验部分同时采用了仿真数据和实测SAR数据,通过与小波能量等4种方法的分割结果进行比较,显示出了该方法的有效性。
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2007
年
6
月
第
25
卷第
3
期
西北工业大学学报
Journal
of
Northwestern Polytechnical University
June
2007
Vo
l.
25
No. 3
一种基于
Gaussian-
Hermite
矩的
SAR
图像分割方法
孙莉,张艳宁,李映,马苗
(西北工业大学计算机科学与工程系,陕西西安
710072)
摘
要:图像分割在
SAR
图像处理中具有很重妥的意义。文中提出了一种基于
Gaussian-Hermite
矩的
SAR
图像分割方法。该方法针对合成孔径雷达
(SAR)
图像斑点噪声对现有分割方法带来的
影响,利用
Gaussian-
Hermite
矩的不同阶矩并结合
SAR
图像特征将目标从含嗓背景中分割出来。
实验部分同时采用了仿真数据和实测
SAR
数据,通过与小泼能量等
4
种方法的分割结果进行比
较,显示出了该方法的有效性。
关键词
:SAR
(Synthetic
Aperture
Radar)
•
Gaussian-Hermite
矩,图像分割
中图分类号:
TP39
1.
2
文献标识码
:A
文章编号
:1000-2758(2007)03-0438-04
合成孔径雷达
(Synthetic
Aperture
Radar.
SAR)
图像分割是进行自动目标识别及
SAR
图像
信息处理的关键技术,但是
SAR
图像斑点噪声的存
在使得
SAR
图像分割方法对传统光学图像分割方
法提出了严峻的挑战,许多标准的图像分割方法应
用于
SAR
图像很难得到满意的效果。到目前为止,
针对
SAR
图像的特点,人们提出了许多相应的分割
方法,这些方法总体上可分为
2
种思路
z
①首先对图
像降噪(例如
Lee
滤波[叭
Gamma
MAP
滤波等[勺,
然后再进行分割。这种思路的主要缺点是在降噪过
程中,不可避免地导致一定量的目标和结构信息的
损失,影响最终的分割效果。②针对思路①的缺点,
有学者提出根据
SAR
图像中象素的强度信息和结
构信息,利用适当的算法在图像分割的过程中抑制
斑点[飞该算法既保持了图像的结构和分辨率,同时
抑制了斑点噪声。因此,近年来关于
SAR
图像分割
的研究主要集中在第
2
种思路上∞。
斯画数和
Hermite
多项式的结合使用从一定程度上
抑制了噪声,减少了窗口边缘信息的损失。因此本方
法能够在分割
SAR
图像的过程中,在降低噪声的同
时保留细节信息。
基于第
2
种思路,本文提出了一种针对
SAR
图
像分割的新方法。该方法利用
Ga
ussian
-
Hermite
矩
(Gaussian-Hermite
Moment.
GHM)
作为原始
SAR
图像的特征来分割图像以提取有用的目标,其中,高
收稿日期:
2006-06-29
1
Gaussian-Hermite
矩
CGHM)
1.1
GHM
的定义
为了更好地表达噪声图像中的局部特征,
Shen[5]
等人借鉴天文学中对星云的计算方法,提出
了具有平滑作用的
Gaussian-Hermite
矩。该矩区别
于以往的几何矩和正交矩均使用正交多项式或者更
复杂的正交函数作为变换核,相比而言.
Gaussian-
Hermite
矩产生更少的冗余信息。假设一个高斯平
滑函数
g(x.
的,其表达式如下
g(x.
的=
(2πσ2)
一
1/2
exp
( -
x
2
/2
σ2)
(1)
而对于一维信号
S(x)
的
n
阶平滑
GHM
定义为
M
n
ωω=j::Bn(t
〉
SU+t
汕
n
=
0.1.
…
(2)
基金项目
z
国家自然基金
(60472072)
、航空基金
(05153076)
及中国博士后科学基金
(20060401009)
资助
作者简介
s
孙
莉
0979-)
,女,西北工业大学博士生,主要从事图像处理及模式识别的研究。
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weixin_38716081
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