利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术

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利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术

杨露菁, 王德石, 李煜

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杨露菁, 王德石, 李煜. 利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 805-808.

引用本文:

杨露菁, 王德石, 李煜. 利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 805-808.

YANG Lujing, WANG Deshi, LI Yu. A SAR Image Segmentation Method with Automatic EM and Nonlinear Anisotropic Diffusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 805-808.

Citation:

YANG Lujing, WANG Deshi, LI Yu. A SAR Image Segmentation Method with Automatic EM and Nonlinear Anisotropic Diffusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 805-808.

利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术

¹海军工程大学电子工程学院,武汉市解放大道717号430033

基金项目: 国防预研基金资助项目(10103060103)；国家863计划资助项目(2007AA01Z309)

作者简介:
杨露菁,副教授,博士生。主要研究方向为信息融合和目标识别。

中图分类号: P237.3

A SAR Image Segmentation Method with Automatic EM and Nonlinear Anisotropic Diffusion

¹ Electronic Engineering College,Naval University of Engineering,717 Jiefang Road,Wuhan 430033,China

Funds: 国防预研基金资助项目(10103060103)；国家863计划资助项目(2007AA01Z309)

摘要: 提出了一种SAR图像分割技术。首先利用各向异性平滑技术对原始图像进行平滑,然后利用高斯混合模型并结合强度和空间结构信息进行聚类,最后对类条件概率进行平滑以消除杂波影响。仿真结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,自动化程度高。
- SAR图像 /
- EM算法 /
- 图像分割 /
- 各向异性扩散
Abstract: SAR image segmentation is an important preprocess in ATR,which influences the recognition effect of SAR ATR system.A SAR image segmentation method with automatic EM based on anisotropic smoothing is presented.Firstly,the original SAR image is smoothed using an anisotropic diffusion.Then a Gaussian mixture model is used to combine intensity information with spatial structure information for classification.Finally the class conditional probabilities are smoothed using an anisotropic diffusion to remove the influence of speckles.Simulating result shows that the approach is robust and automated.
- SAR image /
- EM algorithm /
- image segment /
- anisotropic diffusion

[1]	张晗, 倪维平, 严卫东, 边辉, 吴俊政, 李莎, 金骁. 利用分形和多尺度分析的中低分辨率SAR图像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(5): 642-648. doi: 10.13203/j.whugis20140375
[2]	刘伟, 陈建宏, 曾阳帆, 赵拥军. 利用先验约束的SAR图像港口检测与鉴别 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(10): 1319-1325. doi: 10.13203/j.whugis20140794
[3]	王夏, 贺立源. 烤烟烟叶反射和透射图像的同步图像分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(8): 998-1002. doi: 10.13203/j.whugis20130272
[4]	郭际明, 黄长军, 喻小东, 陈元洪. 一种改进的二维经验模态分解SAR图像噪声抑制方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(12): 1445-1450.
[5]	许凯, 秦昆, 刘修国, 李登朝. 高斯混合模型云变换算法及其在图像分割中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1163-1166.
[6]	罗志宏, 冯国灿, 成秋生. 融合变分模型与快速算法分割噪声图像 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 637-641.
[7]	郑肇葆, 郑宏. 利用PLSA技术进行图像分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(2): 132-135.
[8]	王海军, 张文婷, 贺三维, 邓羽. 利用元胞自动机和模糊C均值进行图像分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1288-1291.
[9]	杨露菁, 王德石, 李煜. 利用边界链编码和HMM进行SAR图像阴影建模和分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(2): 215-218.
[10]	杨学峰, 李金宗, 李冬冬, 朱兵. 一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 975-978.
[11]	代登信, 杨文, 邹同元, 孙洪. 一种快速有效的MSTAR SAR目标图像分割算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1059-1062.
[12]	张浩, 蔡晋辉, 周泽魁. DS证据理论在SAR图像边缘检测中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(1): 105-108.
[13]	王文波, 费浦生, 羿旭明, 张建国. 基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 585-588.
[14]	汤凌, 郑肇葆, 虞欣. 一种基于人工免疫的图像分割算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(1): 67-70.
[15]	张静, 王国宏, 林雪原. 一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(10): 864-867.
[16]	尤红建, 丁赤彪, 向茂生. 机载高分辨率SAR图像直接对地定位原理及精度分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(8): 712-715.
[17]	余鹏, 封举富, 童行伟. 一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(6): 514-517.
[18]	曹永锋, 孙洪, 杨文, 徐新. 基于MPM准则的无监督SAR图像分割 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(9): 812-815,821.
[19]	钱俊, 舒宁. 基于EM算法和单幅雷达图像阴影的控制点坡度校正 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(12): 1089-1092.
[20]	巫兆聪, 方圣辉. 基于分形理论的SAR图像边缘检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2000, 25(4): 334-337.

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利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术

¹海军工程大学电子工程学院,武汉市解放大道717号430033

基金项目: 国防预研基金资助项目(10103060103)；国家863计划资助项目(2007AA01Z309)

作者简介:
杨露菁,副教授,博士生。主要研究方向为信息融合和目标识别。

收稿日期: 2009-05-09
修回日期: 2009-05-09
刊出日期: 2009-07-05

中图分类号: P237.3

关键词:

各向异性扩散

摘要: 提出了一种SAR图像分割技术。首先利用各向异性平滑技术对原始图像进行平滑,然后利用高斯混合模型并结合强度和空间结构信息进行聚类,最后对类条件概率进行平滑以消除杂波影响。仿真结果表明,该算法具有良好的鲁棒性,自动化程度高。

English Abstract

杨露菁, 王德石, 李煜. 利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 805-808.

引用本文:

杨露菁, 王德石, 李煜. 利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 805-808.

YANG Lujing, WANG Deshi, LI Yu. A SAR Image Segmentation Method with Automatic EM and Nonlinear Anisotropic Diffusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 805-808.

Citation:

YANG Lujing, WANG Deshi, LI Yu. A SAR Image Segmentation Method with Automatic EM and Nonlinear Anisotropic Diffusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 805-808.

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