基于幾何活動(dòng)輪廓的SAR目標(biāo)提取技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割是合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像處理的關(guān)鍵問(wèn)題，也是影響SAR圖像自動(dòng)解譯性能的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于相干斑點(diǎn)噪聲的影響，傳統(tǒng)分割算法存在分割精度不高、分割邊界不完整以及難以融合高層理解機(jī)制提供的先驗(yàn)知識(shí)等缺點(diǎn)，使其無(wú)法滿足實(shí)際的SAR圖像分割需求。與傳統(tǒng)的圖像分割方法相比，基于曲線演化理論和水平集的幾何活動(dòng)輪廓模型不僅可以自然地改變輪廓曲線的拓?fù)?，還能提供高精度的閉合分割曲線，而且具有

2、數(shù)值實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、易于被擴(kuò)展到高維等優(yōu)點(diǎn)。因此，該模型在圖像分割中得到了廣泛應(yīng)用。
　　 本文以提高分割邊緣的準(zhǔn)確性和算法的魯棒性為目標(biāo)，圍繞基于幾何活動(dòng)輪廓模型的SAR圖像分割問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究，主要開(kāi)展了以下兩個(gè)方面的工作:
　　 (1)基于統(tǒng)計(jì)分布的水平集SAR圖像分割方法。目前，對(duì)于中低分辨率、強(qiáng)度均勻的SAR圖像，Gamma統(tǒng)計(jì)模型能夠得到較好的分割結(jié)果，不過(guò)，對(duì)于高分辨率、強(qiáng)反射、相干斑點(diǎn)噪聲不均勻的SAR圖像

3、，基于Gamma模型的方法分割效果不理想。因此，我們提出了一種基于Fisher分布的水平集SAR圖像分割方法。通過(guò)理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)，證明了Fisher分布模型能擬合高分辨率、強(qiáng)反射等的SAR圖像，并且能獲得較準(zhǔn)確的分割效果。此外，由于Fisher分布的參數(shù)估計(jì)是個(gè)難點(diǎn)，因此，本文使用三種估計(jì)方法來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并對(duì)其進(jìn)行了對(duì)比分析。
　　 (2)基于形狀先驗(yàn)的水平集SAR圖像分割方法。由于現(xiàn)實(shí)中獲得的SAR圖像會(huì)受到噪聲、陰影