資源描述：
《基于全局Maxflow鄰域生長算法的SAR圖像目標(biāo)分割》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第42卷第6期2010年12月南京航空航天大學(xué)JournalofNanjingUniversityofAeronautics學(xué)報8LAstronauticsV01．42No．6Dec．2010基于全局Maxflow鄰域生長算法的SAR圖像目標(biāo)分割張林h2朱(1．南京航空航天大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，南京，210016；兆達(dá)12．中航雷達(dá)與電子設(shè)備研究院，無錫，214063)摘要：提出一種改進的GrabCut算法，利用選代圖割(GrabCut)算法對彩色圖像進行分割的特點，在不需要交互式操作的情況下，將SAR圖像轉(zhuǎn)化為24bitBMP的位圖
2、進行處理，再結(jié)合鄰域生長算法實現(xiàn)對SAR圖像目標(biāo)的自動分割。通過對MSTAR和NASA噴氣推進實驗室的SAR圖像進行目標(biāo)分割實驗，結(jié)果表明，該算法分割精度高于目前通用的其他算法。關(guān)鍵詞：SAR圖像；圖像分割；GrabCut算法；Maxflow算法中圖分類號：TP751文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1005—2615(2010)06—0764—05TargetSegmentationforSARImagesBasedonGlobalMaxflowNeighborRegionGrowAlgorithmZhangLinl～，ZhuZhaodal(1
3、．CollegeofInformationScienceandTechnology，NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics，Nanjing，210016，China；2．RadarandAvionicsInstituteofAVIC，Wuxi，214063，China)Abstract：ThecharacteristicsofcolorimagesegmentationareadaptedbytherevisingGrabCutalgo—rithm，SOSARimageiStransfor
4、medintotheformatof24bitBMPinthecasewithoutanyinteraction，andfurthermorethetargetsegmentationofSARimageisimplementedbyneighborregiongrowingalgo—rithm．BythetestoftheSARimageofMSTARandNASA7jetpropulsionlaboratory，experimentalre—suitsshowthattheproposedmethodoutperformstheot
5、heralgorithmsfortargetobtainingatpresent．Keywords：SARimage；imagesegmentation；GrabCutalgorithm；maxflowalgorithmSAR圖像目標(biāo)的自動識別在軍事和民用上都有十分廣闊的應(yīng)用需求，SAR圖像目標(biāo)的自動分割是SAR圖像目標(biāo)自動識別的首要環(huán)節(jié)。針對SAR圖像目標(biāo)的分割，目前已有許多SAR圖像分割專用算法。單元平均恒虛警率，有序統(tǒng)計CFAR等CFAR檢測算法[1嵋]。在不同的背景雜波和不同噪聲干擾下，這些分割算法分割效果相差較大。CFAR檢測
6、方法在根據(jù)不同背景雜波分布確定分割閾值時，有較好的抗干擾性能。MarkBerthod和ZoltanKato等人將馬爾可夫隨機場引入到圖像分割，對與馬爾可夫隨機場等價的能量函數(shù)Gibbs場建模后，再根據(jù)迭代條件模型算法找到最優(yōu)的分割閾值Is-s]。此算法的缺點是要采用交互式操作，確定圖像的目標(biāo)區(qū)域以及背景區(qū)域，無法實現(xiàn)工程上對SAR圖像目標(biāo)的自動分割。Boykov提出利用圖形理論對圖像進行建模，得到一個s—t圖，再根據(jù)圖像能量函數(shù)最小，找到圖的最小分割[6]。Rother等人對圖割6r]分割方法進行改進，提出了迭代圖割(GrabCut)嘲
7、算法。該方法是一種有效的圖像分割算法，需要從復(fù)雜背景中提取前景目標(biāo)的交互式操作，其分割準(zhǔn)確度與算法執(zhí)行效率較高，且交互操作較少。GrabCut算法先收稿日期：2009—1卜23；修訂日期：20lO—06一18作者簡介：張林，男，研究員，1960年3月生，E—mail：zhanglin606060@sina．com．cn。第6期張林，等：基于全局Maxflow鄰域生長算法的SAR圖像目標(biāo)分割765通過交互式操作得到基本的“硬分割”，然后在環(huán)繞硬分割邊界的條帶上，采用邊界提取[93算法計算連續(xù)的值，獲得理想的分割效果。在GraphCuts算
8、法基礎(chǔ)上，提出了“不完全標(biāo)記”和“迭代估計”的硬分割方法，從而減少了交互工作量，提高了分割的準(zhǔn)確度。但GrabCut分割算法仍需交互式操作，仍然無法實現(xiàn)對目標(biāo)的自動分割。本文針對上述算法的不足，對Grabe
