基于統(tǒng)計(jì)信息和區(qū)域合并的SAR圖像分割算法研究

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1、碩士學(xué)位論文＿參畫基于統(tǒng)計(jì)信息和區(qū)域合并的ＳＡＲ圖像分割算法研究作者姓名姚亞風(fēng)學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱紀(jì)建副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱王志宇高工申請(qǐng)學(xué)位類別工程碩士‘西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝。盡我所知中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含一為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我同工作的同事對(duì)本研究所做的任何

2、貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。一學(xué)位論文若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)切法律責(zé)任。本人簽名：Ｊｋ．｝＾ｌ＾＞：＇（）、ａ曰期西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定：，即研宄生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)校可以公布論文的全部或部分內(nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時(shí)本人保證，結(jié)合學(xué)位論文研宄成果完成的論文、發(fā)明專利等成果，署名單位為西安電子科技大學(xué)。本人簽名：妨ｆｃ

3、３ＬＲ導(dǎo)師簽名：Ｈ－日期．２２：、：２￡（＾日期７〇１２Ｌｉｙ學(xué)校代碼10701學(xué)號(hào)1503121763分類號(hào)TP75密級(jí)公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于統(tǒng)計(jì)信息和區(qū)域合并的SAR圖像分割算法研究作者姓名：姚亞風(fēng)領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)技術(shù)學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：紀(jì)建副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：王志宇高工學(xué)院：計(jì)算機(jī)學(xué)院提交日期：2018年6月ResearchonSARImageSegmentationbasedonStatisticalInformationandRegionMergingAthesissubmittedtoXIDIAN

4、UNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerTechnologyByYaoYaFengSupervisor:JiJianTitle:AssociateProfessorSupervisor:WangZhiyuTitle:SeniorEngineerJune2018摘要摘要合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar,SAR)是一種利用多普勒效應(yīng)實(shí)現(xiàn)微波成像的雷達(dá)，具備全天時(shí)、全天候、高分辨、穿透性強(qiáng)等多種特點(diǎn)，所以廣泛的應(yīng)用于農(nóng)作物估產(chǎn)、監(jiān)測(cè)海岸侵

5、蝕、地表變化檢測(cè)、對(duì)敵追蹤、精確打擊等民用和軍事領(lǐng)域。然而，由于SAR屬于斜距投影類型的成像，SAR圖像中存在的相干斑噪聲會(huì)使得SAR圖像在進(jìn)行分割和解譯的時(shí)候受到強(qiáng)烈的干擾。與此同時(shí)，SAR圖像的數(shù)據(jù)量也在急劇增長，在帶來精確細(xì)節(jié)和豐富信息的同時(shí)，也增加了SAR圖像的分割技術(shù)的難度。本文著重研究基于區(qū)域合并的SAR圖像分割算法，提出兩種SAR圖像分割算法：基于感知哈希和差異哈希的SAR圖像分割算法（PDHA）和基于RESM和區(qū)域合并的SAR圖像分割算法（RESM_RM）。算法介紹如下：（1）PDHA充分利用了感知哈希的精確性和魯棒性的特點(diǎn)以及差異哈希的快速、高效的特性

6、，從而實(shí)現(xiàn)了SAR圖像分割。在預(yù)處理階段，使用增強(qiáng)型Lee濾波盡量克服噪聲對(duì)SAR圖像的后續(xù)分割帶來的影響。然后利用SAR圖像的統(tǒng)計(jì)特性，根據(jù)灰度直方圖的峰谷值，選取多個(gè)閾值進(jìn)行初始化分割，得到同質(zhì)區(qū)域集合。然后將同質(zhì)區(qū)域集合作為進(jìn)一步分割的輸入，引導(dǎo)相似性較大且超過規(guī)定閾值的兩個(gè)不同的區(qū)域進(jìn)行合并，并更新得到的區(qū)域集合，直到區(qū)域集合中的元素個(gè)數(shù)不再改變，。本文算法不僅提高了算法的分割效率，也提高了分割的精確度。最后，通過與其他SAR圖像分割算法的對(duì)比試驗(yàn)表明了本文算法的有效性。（2）RESM_RM算法利用一種基于統(tǒng)計(jì)信息的邊緣檢測(cè)算子去替代可旋轉(zhuǎn)的矩形雙邊比例邊緣檢測(cè)

7、算子。首先使用基于統(tǒng)計(jì)信息的邊緣檢測(cè)器捕捉SAR圖像的方向變量信息，根據(jù)這些方向變量信息構(gòu)造比例邊緣強(qiáng)度映射（RESM）。然后對(duì)RESM使用分水嶺變換，并將其分割結(jié)果作為下一步的輸入。最后，將初始分割中的過分割區(qū)域轉(zhuǎn)換成構(gòu)造區(qū)域鄰接圖（RAG）和全連通圖（FCG）中的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)間的連線表示區(qū)域間的相似性度量，利用區(qū)域合并的方法逐漸合并相似度最大的區(qū)域，從而得到最終的圖像分割結(jié)果。最后，通過與其他SAR圖像分割算法的對(duì)比試驗(yàn)表明了本文算法的有效性。關(guān)鍵詞：SAR圖像，圖像分割，感知哈希，比例邊緣強(qiáng)度映射，區(qū)域合并IABSTRACTABSTR