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《基于字典學習的sar圖像分割 (1)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、創(chuàng)新性聲明秉承學校嚴謹的學風和優(yōu)良的科學道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導師指導下進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注和致謝中所羅列的內容以外，論文中不包含其他人已經發(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或其他教育機構的學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均已在論文中作了明確地說明并表示了謝意。申請學位論文與資料若有不實之處，本人承擔一切相關責任。本人簽名：塑壘呈堅璺關于論文使用授權的說明本人完全了解西安電子科技大學有關保留和使用學位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產權單位屬西安電
2、子科技大學。學校有權保留送交論文的復印件，允許查閱和借閱論文；學校可以公布論文的全部或部分內容，可以允許采用影印、縮印或其它復制手段保存論文。同時本人保證，畢業(yè)后結合學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。本人簽名：垂望壁竺堅壘導師簽名：日期：●僅劍，日期：易B、．；、Ⅳ日期：竺1211：!!摘要JJIIIIMIIIIIIIIIIIIMUlIlllllllMIIIIIIIlY2379929由于SAR成像技術具有全天候，不受氣候等因素影響的優(yōu)勢，使得它在國民生產和建設中發(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與重點，其中SAR圖像分割作
3、為對圖像處理的過程中的基礎操作，也受到越來越多的人們的關注。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據，所以其應用受到限制。近年來，字典學習的方法成功的應用于很多領域，比如：分類、分割、識別、超分辨、去噪等。在本文中，我們圍繞字典學習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習的SAR圖像分割方法。該方法能夠有效地解決傳統(tǒng)的小波特征計算過程中存在的不合理問題。利用搜索窗中的各個點之間的相似度來作為權重，這樣屬于同一類的權重就大，在計算中起主要作用。同時結合了基于采樣學
4、習的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據，無法有效的處理的問題。首先對數據進行多次隨機采樣，利用譜聚類算法對每次采樣后的結果進行聚類，然后再將多次采樣后聚類的結果中屬于同一類的數據集合在一起。對每一類數據使用訓練一個字典，求解測試樣本在字典下的稀疏表示，通過計算重構誤差來確定該測試樣本屬于哪一類。從實驗的結果與數據中，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得到利用。首先對圖像初始分割，從每一類的結果中選取一些數據來訓練得到一個字典，通過最近鄰來計算每類數據在其字
5、典上的統(tǒng)計直方圖。再將分水嶺過分割的小塊區(qū)域在每一類字典上計算一個統(tǒng)計直方圖，最后計算該直方圖與訓練數據的統(tǒng)計直方圖之間的誤差，以此誤差的大小來決定該區(qū)域的歸屬。關鍵詞：SAR圖像分割字典學習非局部分水嶺直方圖AbstractSARisa11．weatherandunaffectedbytheclimate，SOitsimagingtechnologyplaysanimportantroleinthenationalproductionandconstruction．SARimageprocessingISaresearchhotspotandsegmentationisth
6、ebasicoperationoftheimageprocessing·soSARimagesegmentationhasalsoreceivedmoreandmorepeople’sattentions．SpectralC1usteringalgorithmisacommonlyusedmethodinimagesegmentation，butthisalgorithmcan，teffectivelydealwiththemassdata,itsapplicationislimited．Inrecentvears，ideaofdictionarylearninghassuc
7、cessfullyappliedtomanyfields，suchas：classification，segmentation，recognition，superresolutionanddenoising．Inthispaper，weusedictionaryleamingbasedmethodtodealwiththeaboveproblemandproposethreedifferentmethods．(1)Throughtheresearchonnon．10calmeaning，wepropos
