一种有效的MSTAR SAR图像分割方法

林达; 徐新; 董浩; 谢文涛

doi:10.13203/j.whugis20130572

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一种有效的MSTAR SAR图像分割方法

林达, 徐新, 董浩, 谢文涛

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林达, 徐新, 董浩, 谢文涛. 一种有效的MSTAR SAR图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(10): 1377-1380,1385. doi: 10.13203/j.whugis20130572

引用本文:

林达, 徐新, 董浩, 谢文涛. 一种有效的MSTAR SAR图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(10): 1377-1380,1385. doi: 10.13203/j.whugis20130572

LIN Da, XU Xin, DONG Hao, XIE Wentao. An Effective Segmentation Algorithm for MSTAR SAR Target Chips[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(10): 1377-1380,1385. doi: 10.13203/j.whugis20130572

Citation:

LIN Da, XU Xin, DONG Hao, XIE Wentao. An Effective Segmentation Algorithm for MSTAR SAR Target Chips[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(10): 1377-1380,1385. doi: 10.13203/j.whugis20130572

一种有效的MSTAR SAR图像分割方法

doi: 10.13203/j.whugis20130572

武汉大学电子信息学院, 湖北武汉, 430079

基金项目: 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB733404)。

详细信息

作者简介:
林达,博士生,研究方向为图像处理、计算机视觉。E-mail:linda_giggle@whu.edu.cn

中图分类号: P237.3

An Effective Segmentation Algorithm for MSTAR SAR Target Chips

Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Funds: The National Basic Research Program(973 Program) of China, No. 2013CB733404.

摘要: 提出了一种有效的MSTAR SAR图像分割方法。该方法首先对待处理图像进行过分割操作,得到过分割图像区域,然后对过分割后的图像进行图像区域级和像素级的特征提取,得到用于表示图像的特征向量,接着对MSTAR SAR图像使用空间隐含狄利克雷分配模型(sLDA)和马尔科夫随机场(MRF)建立本文所提出的模型,得到能量泛函,最后运用Graph-Cut算法和Branch-and-Bound算法对能量泛函进行优化,得到最终的分割结果。通过使用MSTAR SAR图像进行分割实验比较,仿真结果表明了方法的有效性。
- MSTAR SAR图像分割 /
- 空间隐含狄利克雷分配模型 /
- 马尔科夫随机场 /
- 能量优化
Abstract: We present an effective segmentation algorithm for MSTAR SAR target chips. First, the image over-segmentation is implemented to acquire image regions. Then the region-level and pixel-level features are generated to represent SAR images of MSTAR SAR chips. Finally, the Graph-Cut and Branch-and-Bound algorithms are applied to the energy function obtained by sLDA and MRF to achieve the final segmentation results. Through a comparison of distinct SAR image segmentation experiments, our simulation results demonstrate the superior performance of our proposed method in terms of effectiveness.
- MSTAR SAR image segmentation /
- spatial latent Dirichlet allocation (sLDA) /
- Markov random field (MRF) /
- energy optimization

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一种有效的MSTAR SAR图像分割方法

doi: 10.13203/j.whugis20130572

武汉大学电子信息学院, 湖北武汉, 430079

基金项目: 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB733404)。

作者简介:
林达,博士生,研究方向为图像处理、计算机视觉。E-mail:linda_giggle@whu.edu.cn

收稿日期: 2013-12-24
刊出日期: 2015-10-05

中图分类号: P237.3

关键词:

摘要: 提出了一种有效的MSTAR SAR图像分割方法。该方法首先对待处理图像进行过分割操作,得到过分割图像区域,然后对过分割后的图像进行图像区域级和像素级的特征提取,得到用于表示图像的特征向量,接着对MSTAR SAR图像使用空间隐含狄利克雷分配模型(sLDA)和马尔科夫随机场(MRF)建立本文所提出的模型,得到能量泛函,最后运用Graph-Cut算法和Branch-and-Bound算法对能量泛函进行优化,得到最终的分割结果。通过使用MSTAR SAR图像进行分割实验比较,仿真结果表明了方法的有效性。