论文研究-基于MRF模型的NSCT域SAR图像分割.pdf

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针对复杂背景下的合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题,提出一种基于非降采样Contourlet变换(NSCT)域马尔可夫(MRF)模型的算法。该算法综合利用了MRF模型在影像分割中的优势和图像的多分辨率描述的信息,采用高斯混合模型建模各个尺度的特征场,Potts模型建模各个尺度的标记场,大尺度的分割结果直接投影到小尺度上,作为分割的初始结果。实验部分与经典的阈值分割算法和马尔可夫分割算法进行比较、分析,结果表明该算法可准确地分割目标,同时保留目标的细节信息。
174 013,49(16) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 2.2.5迭代条件模式(ICM)算法 33实验结果 出 Besag提出的ICM算法具有如下特点:简单、收敛速 本文分别采用最人类间最大距离比阙值分割、马尔可 度快容易实现。在SAR图像分割算法中,一个像素领域夫分割、本文算法对SAR图像1(htp:/ cn. pudn,com/down 内的像素都是相邻像素"。它是一个基于局部条件概率的1ads32l/ sourcecode/graph/detail1420119 en. htm)和SAR图 确定性算法,通过逐点更新图像标记完成SAR图像分割像2(hup:/ en pudr,eom/ downloads32 1/sourcecode/graph/de 其体步骤如 tail1420119 en.htm)(含斑点噪声)(如图2所示)进行分 (1)对SAR图像中每一像素点状态初始化。 割。NSCT分解层数J为4,每层方向数为[0,1,3],对各个 (2)逐个像素计算特征场能量和标记场能量,最后计尺度的系数向量采用高斯混合模型建模特征场,隐状态为 算图像中每一像素点在取不同状态下的价值(cos函效。三种,分别是目标,背景和阱影,使用pots模型建模标记 (3)比较不同状态的代价,在所有可能状念中选取最场,最大送代次数为30次,B分别取0.5、1、15。图3为不 小价值的状态作为下次重复的状态值 同算法对SAR图像1分割结果,图4为不同算法对SAR图 (4)判断终止条件(迭代次数≥最大迭代次数)是否满像2分割结果,从两个方面分别对不同算法的分割结果进 足,如果满足则算法停止;否则,转(2)。 行分析。(1)基于分割效果来对分割方法进行评价,从图3 价值函数即为局部后验慨率m(xb),局部后验慨率最的分割结果可以看出,三种方法都能取得铰好的结果,可 大的状态作为下次重复状态值,即 以提取出机场的结构,但是前两种方法分割结果的目标中 x2= argmax((x,y)∈n 都存在着阴影区域,而本文算法能够把机场附近的纹理区 由224节式(8)可得: 城和城市纹理区域区分开;从图4的分割结果来看,阈值分 An)(k+1) =arg minE (9)割后斑点噪声的影响更加严重马尔可夫分割后图像的 较多,而本文算法分割后图像杂点少并具有很好的区域 性ε(2)基于适用情况对分割方法进行评价,从图3和图4 实验 的分割结果可以看出,阙值法计算复杂度较小,简单易行 3.1实验流程图 旧适用范围受限制,只能用于简单背景下且受斑点噪声影 图像 J层NSCT变换 通过将尺度n11上 的分割结果投影到 设定终止条件P 当前n尺度上获取 初始分割结果 使用K均值算法估计 尺度n的分割结果 True(P n=n-I (a)SAR图像 (b)SAR图像2 Truc(P) MPI.估计模型参数 图2原始SAR图像 MPL估计模型参数 ICM算法获取分割结果 结束 ICM算法获取分割结果 更新迭代条件 更新迭代条件 (a)最大类间最大(b)基于马尔可大(c)本文算法 图1算法流程图 距离比阈值分割 的分割 (B=1) 32实验步骤 图3采用不同算法的SAR图像1分割结果 (1)对图像进行NSCT变换。 (2)采用K均值聚类算法获取尺度J-1上的初始分割 结果 (3)使用MPL方法估计该尺度特征场上的高斯混合模 型参数。 (4)使用(3)的结果,采用迭代条件模式(ICM)使能量 最小化获取该尺度上的分割结果 (a)最大类间最大(b)基于马尔可夫 (c)本文算法 (5)尺度内迭代。重复(3)(4)直到最大迭代次数停止。 距离比阈值分割 的分割 (B=1) 6)尺度间迭代。将尺度n的分割结果作为尺度n-1 图4采用不同算法的SAR图像2分割结果 的初始分割,重复(5)直到获取最细尺度上的分割结果 下转264页)

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2019-09-07
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