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基于梯度的極化SAR圖像超像素分割

     
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摘要

超像素分割在圖像分割領(lǐng)域以其優(yōu)異的性能表現(xiàn)被廣泛應(yīng)用,準(zhǔn)確性和高效性是評價分割性能的重要指標(biāo).簡單線性迭代聚類(simple linear iterative clustering,SLIC)方法在光學(xué)圖像上表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能,在極化合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)圖像中也被廣泛應(yīng)用,然而SLIC方法中的初始化步驟不能準(zhǔn)確地定位類中心,需要多次的迭代糾正誤差.改進(jìn)的分水嶺方法(spatial constrained watershed,SCoW)是一種基于梯度閾值區(qū)分的簡單且高效的分割方法,但是不能直接用于極化SAR圖像.本文受SCoW的啟發(fā),提出一種對SLIC進(jìn)行預(yù)處理的分割方法,通過橫虛警(constant false alarm rate,CFAR)邊緣檢測器計算得到極化SAR圖像的梯度信息,并將梯度信息用于初始化分割.基于兩幅實測極化SAR圖像,將本文提出方法與其他三種方法對比.實驗表明本文方法可以減少整個算法的迭代次數(shù),得到更加符合圖像信息、貼合圖像邊界的分割結(jié)果.

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