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《基于字典學(xué)習(xí)的sar圖像分割》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、代號10701學(xué)號1012121133分類TP751密級公開號題（中、英文）目基于字典學(xué)習(xí)的SAR圖像分割SARImageSegmentationbasedonDictionaryLearning作者姓名郝陽陽指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)張小華副教授學(xué)科門類工學(xué)學(xué)科、專業(yè)模式識別與智能系統(tǒng)提交論文日期二○一三年三月西安電子科技大學(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。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列
2、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。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。申請學(xué)位論文與資料若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)一切的法律責(zé)任。本人簽名：日期: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：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱和借閱論文；學(xué)?？梢?/p>
3、公布論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再撰寫的文章一律署名單位為西安電子科技大學(xué)。（保密的論文在解密后遵守此規(guī)定）本學(xué)位論文屬于保密，在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：日期:導(dǎo)師簽名：日期:摘要I摘要由于SAR成像技術(shù)具有全天候，不受氣候等因素影響的優(yōu)勢，使得它在國民生產(chǎn)和建設(shè)中發(fā)揮了很大的作用。而對SAR圖像的處理也就成為了人們研究的熱點(diǎn)與重點(diǎn)，其中SAR圖像分割作為對圖像處理的過程中的基礎(chǔ)操作，也受到越來越多的人們的關(guān)注。
4、譜聚類算法是處理圖像分割問題中常用的一種算法，但由于該算法很難處理海量的數(shù)據(jù)，所以其應(yīng)用受到限制。近年來，字典學(xué)習(xí)的方法成功的應(yīng)用于很多領(lǐng)域，比如：分類、分割、識別、超分辨、去噪等。在本文中，我們圍繞字典學(xué)習(xí)的方法來解決以上的問題做了以下幾個方面的研究。（1）通過對非局部均值的思想的研究，提出了一種基于非局部特征和采樣稀疏學(xué)習(xí)的SAR圖像分割方法。該方法能夠有效地解決傳統(tǒng)的小波特征計(jì)算過程中存在的不合理問題。利用搜索窗中的各個點(diǎn)之間的相似度來作為權(quán)重，這樣屬于同一類的權(quán)重就大，在計(jì)算中起主要作用。同
5、時結(jié)合了基于采樣學(xué)習(xí)的SAR圖像分割方法，該算法主要解決傳統(tǒng)的譜聚類算法對大量數(shù)據(jù)，無法有效的處理的問題。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行多次隨機(jī)采樣，利用譜聚類算法對每次采樣后的結(jié)果進(jìn)行聚類，然后再將多次采樣后聚類的結(jié)果中屬于同一類的數(shù)據(jù)集合在一起。對每一類數(shù)據(jù)使用訓(xùn)練一個字典，求解測試樣本在字典下的稀疏表示，通過計(jì)算重構(gòu)誤差來確定該測試樣本屬于哪一類。從實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與數(shù)據(jù)中，可以看出該方法比傳統(tǒng)的方法有好。（2）提出了一種基于分水嶺和統(tǒng)計(jì)直方圖的SAR圖像分割方法。該方法可以將傳統(tǒng)分水嶺容易過分割的缺點(diǎn)得到利用。首
6、先對圖像初始分割，從每一類的結(jié)果中選取一些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練得到一個字典，通過最近鄰來計(jì)算每類數(shù)據(jù)在其字典上的統(tǒng)計(jì)直方圖。再將分水嶺過分割的小塊區(qū)域在每一類字典上計(jì)算一個統(tǒng)計(jì)直方圖，最后計(jì)算該直方圖與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)直方圖之間的誤差，以此誤差的大小來決定該區(qū)域的歸屬。關(guān)鍵詞：SAR圖像分割字典學(xué)習(xí)非局部分水嶺直方圖AbstractIIIAbstractSARisall-weatherandunaffectedbytheclimate,soitsimagingtechnologyplaysanimportant
7、roleinthenationalproductionandconstruction.SARimageprocessingisaresearchhotspotandsegmentationisthebasicoperationoftheimageprocessing,soSARimagesegmentationhasalsoreceivedmoreandmorepeople'sattentions.SpectralClusteringalgorithmisacommonlyusedmethodini
8、magesegmentation,butthisalgorithmcan’teffectivelydealwiththemassdata,itsapplicationislimited.Inrecentyears,ideaofdictionarylearninghassuccessfullyappliedtomanyfields,suchas:classification,segmentation,recognition,superresolutionanddenoi
