基于PSO优化空间约束聚类的SAR图像分割

• 作者: 焦李成 田小林 缑水平
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像分割 多尺度分析 模糊c-均值聚类 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 453-457
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 5512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.03.007

摘要

相干斑噪声的存在使得合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题变得非常复杂.本文提出一种具有鲁棒抗噪特性的SAR图像分割方法,该算法通过将多尺度条件下的边缘信息以及相邻像素的相对位置和强度信息所构成的空间信息融入模糊 C-均值(FCM)聚类算法的相似性测度中,增强了分割方法的抗噪性.空间信息对FCM聚类算法的调控由粒子群优化(PSO)算法完成,优化的调控参数有助于获得良好的分割结果.该算法对初始分割不敏感,并具有鲁棒的抗噪性能.MSTAR 数据的分割实验结果表明:该算法能够有效地分割SAR图像,与通过改进型 FCM(IFCM)算法获得的分割结果比较,分割结果明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
2	田小林	西安电子科技大学智能信息处理研究所	16	149	6.0	12.0
3	缑水平	西安电子科技大学智能信息处理研究所	11	109	7.0	10.0