基于统计特征的GAC模型SAR图像分割

• 作者: 庞伶俐 曹宗杰 皮亦鸣
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 测地活动轮廓模型 水平集 SAR图像分割 曲线演化
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: SAR
• 页码范围: 447-450,464
• 页数: 5页
• 分类号: TN958|TP391.41|TP751.1
• 字数: 3184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2007.06.011

摘要

提出了一种基于统计特征定义边缘检测算子的测地活动轮廓(GAC)模型,并用于SAR图像分割中.首先,根据图像上每个点四个不同方向邻域统计特征的异同,计算边缘检测算子,得到GAC模型的能量泛函.其次,最小化能量泛函,得到曲线演化偏微分方程,水平集方法数值求解,最终完成SAR图像的分割.实验表明,与传统依赖图像梯度定义检测算子的GAC方法相比,文中的方法完全适用于SAR图像分割,不需要噪声的预处理过程,拓展了GAC模型的应用范围,提高了目标的正确识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皮亦鸣	电子科技大学电子工程学院	103	1158	17.0	26.0
2	曹宗杰	电子科技大学电子工程学院	21	298	10.0	17.0
3	庞伶俐	电子科技大学电子工程学院	3	58	2.0	3.0