基于幾何區(qū)域的灰度共生矩陣和Region Map的SAR圖像分割方法.pdf

1、SAR圖像分割是SAR圖像處理與解譯中基本而關鍵的技術之一,分割結果對圖像后續(xù)處理有重要影響。SAR圖像因其獨特的成像機制造成地物聚集區(qū)域在SAR圖像呈現有統(tǒng)計規(guī)律的明暗灰度變化特性,使現有的SAR圖像分割方法存在將同類區(qū)域分成多類的問題。初始素描模型是圖像的一種稀疏表示,它以素描線段刻畫圖像灰度變化信息,劉芳和袁嘉林提出了基于Primary Sketch Map和語義信息分類的 SAR圖像分割方法是通過分析素描線段空間近鄰的聚集性,根

2、據線段聚集程度的統(tǒng)計分布,將線段分為聚集線段和非聚集線段,分別設計不同的區(qū)域提取算子,在素描圖上提取更為抽象的區(qū)域圖,構建以區(qū)域為基元的中級語義層,并且結合傳統(tǒng)的分割方法進行分割。本文在此基礎上,結合 SAR圖像的素描線段與灰度共生矩陣,提出了一種基于幾何區(qū)域的灰度共生矩陣和Region Map的SAR圖像分割方法,本文主要工作為:
　　首先,針對 SAR圖像分割中存在的問題,分析了初始素描模型理論和圖像灰度共生矩陣理論。通過初始

3、素描模型提取 SAR圖像的素描圖,再依據素描線段的幾何結構信息定義素描線段的幾何區(qū)域,結合素描線段方向統(tǒng)計幾何區(qū)域的灰度共生矩陣特征,來描述素描線段在 SAR圖像中所蘊含的不同語義信息,并且以此特征將素描線段分為刻畫邊界和線目標灰度變化的線段和刻畫明暗灰度變化的線段,再依據線段分類結果和線段空間近鄰的聚集性分析提取SAR圖像的聚集區(qū)域、邊界區(qū)域和非線段區(qū)域的Region Map。
　　其次,依據在素描圖上提取的 Region Ma

4、p,本文提出了一種基于幾何區(qū)域的灰度共生矩陣和Region Map的SAR分割方法。該方法主要依據提取的Region Map,將原 SAR圖像映射成聚集區(qū)域,邊界區(qū)域和無線段區(qū)域。使用分水嶺方法將 SAR圖像過分割成許多超像素,對聚集區(qū)域,邊界區(qū)域和無線段區(qū)域的超像素分別采用不同合并策略進行合并,再整合三個區(qū)域的合并結果,最后使用AP聚類對區(qū)域整合結果進行聚類以劃分區(qū)域類標,最終得到 SAR圖像分割結果,實現 SAR圖像分割。實驗表明,