基于分水嶺的SAR圖像分割方法研究

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1、碩士學(xué)位論文Ｉ園參基于分水嶺的ＳＡＲ圖像分割方法研究作者姓名韓琳旖學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱紀建副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱王志宇高工申請學(xué)位類別工碩士基于分水嶺的SAR圖像分割方法研究作者姓名韓琳旖學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱紀建副教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱王志宇高工申請學(xué)位類別工程碩士學(xué)校代碼10701學(xué)號1503121741分類號TP75密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于分水嶺的SAR圖像分割方法研究作者姓名：韓琳旖領(lǐng)域：計算機技術(shù)學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：紀建副教授企業(yè)導(dǎo)師

2、姓名、職稱：王志宇高工學(xué)院：計算機學(xué)院提交日期：2018年6月ResearchonSARImageSegmentationBasedonWatershedAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerTechnologyByHanLinyiSupervisor:JiJianTitle:AssociateProfessorSupervisor:Wan

3、gZhiyuTitle:SeniorEngineerJune2018摘要摘要合成孔徑雷達（SAR）是一種主動式成像雷達，作為當(dāng)前遙感觀測的重要手段，具有全天候、全天時、多波段、分辨率高、可側(cè)視成像、大面積的數(shù)據(jù)獲取能力等優(yōu)點，在軍事領(lǐng)域和民用領(lǐng)域的應(yīng)用更加地廣泛。SAR圖像分割是SAR圖像解譯的關(guān)鍵性步驟，是進行目標(biāo)識別、數(shù)據(jù)壓縮、傳遞等進一步處理中的最基本且關(guān)鍵的技術(shù)。然而，由于SAR圖像固有的大量乘性斑點噪聲的存在，使SAR圖像分割工作變得十分困難，許多傳統(tǒng)的分割算法，都不能得到理想的分割結(jié)果。本

4、文提出兩種新的基于分水嶺算法的SAR圖像分割方法：基于分水嶺與感知哈希的分割方法（WSpH）和基于分水嶺超像素與近鄰傳播聚類的分割方法（WSAP）。算法具體介紹如下：（1）WSpH方法是一種基于區(qū)域合并的SAR圖像分割算法。由于相干斑噪聲對SAR圖像分割的影響，在執(zhí)行分割過程之前，分析常見的幾種局部自適應(yīng)相干斑濾波算法在SAR圖像噪聲去除上的作用，確定使用Lee濾波算法來對圖像進行去噪。接下來使用梯度加掩膜的三次分水嶺算法來進行初始分割，相較于傳統(tǒng)的分水嶺分割算法，這種方法能夠有效減少小的獨立封閉區(qū)域

5、。之后使用基于DCT的感知哈希算法對初始分割區(qū)域進行區(qū)域合并，降低過分割影響，提高分割的準(zhǔn)確性，得到理想的分割結(jié)果。最后通過實驗對比驗證該算法的有效性。（2）WSAP方法是在分水嶺超像素分割算法得到分割結(jié)果之后，對其使用近鄰傳播聚類算法進行合并。與傳統(tǒng)的近鄰傳播聚類算法的不同在于，WSAP方法充分考慮了SAR圖像的灰度特征。該方法是將灰度特征距離、協(xié)方差矩陣距離，空間距離相結(jié)合得到的超像素的特征距離，作為聚類合并過程中相似性度量準(zhǔn)則，有效地提高了分割方法的精度。使用聚類算法進行合并過程中，數(shù)據(jù)點是由使

6、用分水嶺算法初始分割得到超像素，極大地降低了近鄰傳播聚類算法的計算復(fù)雜度。同時，生成超像素的初始分割方法，是在經(jīng)典的基于標(biāo)記分水嶺算法使用梯度信息來處理像素優(yōu)先級的基礎(chǔ)上，增加空間約束項，得到的超像素比較緊湊的同時其形狀也比較均勻，進一步提高分割的準(zhǔn)確率最終得到理想的分割結(jié)果。最后通過在真實SAR圖像上的實驗驗證所提出的算法的有效性。關(guān)鍵詞：SAR圖像分割，分水嶺算法，超像素，感知哈希，近鄰傳播聚類算法IABSTRACTABSTRACTSyntheticApertureRadar(SAR)isanac

7、tiveimagingradar,asanimportantmeansofremotesensingobservation,ithastheadvantagesofall-weather,all-day,multi-band,highresolution,side-viewimaging,andlarge-areadataacquisitioncapabilityandsoon,morewidelyusedinthemilitaryandcivilianfields.SARimagesegmentat

8、ionisacriticaltaskintheinterpretationofSARimagesandthemostbasicandkeytechnologyforfurtherprocessingsuchastargetrecognition,datacompression,anddelivery.However,duetotheexistenceofalargenumberofmultiplicativespecklenoiseinherentinS