基于NSCT和Tsallis熵的SAR图像快速分割方法

• 作者: 吴一全 吴诗婳 唐艳亮 张晓杰
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像分割 非下采样Contourlet变换(NSCT) Tsallis熵 混沌粒子群优化 递推算法
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 1133-1139
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2011.08.003

摘要

针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足,本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法.首先,利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息,并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型；然后,利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值,并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算.实验结果表明,与小波域SAR图像快速分割方法相比,该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像,信息提取更为有效,分割结果更佳；同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度,粒子群搜索的收敛精度更高,运算时间更少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一全	南京航空航天大学电子信息工程学院	198	2249	23.0	36.0
3	吴诗婳	南京航空航天大学电子信息工程学院	28	424	11.0	20.0
4	唐艳亮	南京航空航天大学电子信息工程学院	3	26	2.0	3.0
7	张晓杰	南京航空航天大学电子信息工程学院	10	78	5.0	8.0