基于Chan-Vese模型的SAR图像分割

• 作者: 东野长磊 苏杰 郑永果
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 图像分割 Chan-Vese模型 距离正则项 增强Lee滤波
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 151-155
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3359字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2012.02.005

摘要

由于SAR图像存在较强的斑点噪声,使用Chan-Vese模型水平集分割方法会产生很多误分割.同时,水平集解法存在计算量大、分割速度慢的问题.在Chan-Vese模型基础上,增加新的内能项——距离正则项,得到了一种改进的曲线演化模型.避免了水平集函数的周期性更新,具有更大的迭代步长,从而加快分割速度,并且提高Chan-Vese模型的抗噪性.对该模型采用人工合成图像和真实SAR图像进行分割实验,通过比较,可看出改进模型具有较高的数值精度和较快的分割速度.对于噪声很强的图像,使用增强Lee滤波进行预处理,可以进一步提高改进模型的分割速度和效果.实验结果表明:改进Chan-Vese模型能高效快速地完成SAR图像分割,具有较高的抗噪性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑永果	山东科技大学信息科学与工程学院	77	543	11.0	19.0
2	东野长磊	山东科技大学信息科学与工程学院	19	96	7.0	8.0
3	苏杰	山东科技大学信息科学与工程学院	3	15	2.0	3.0