基于高阶灰度矩的MSTAR图像分割算法

• 作者: 严卫东 倪维平 吴俊政 芦颖 郑刚
• 来源期刊: 现代应用物理
• 学科: 工学
• 关键词: MSTAR图像 图像分割 高阶灰度矩 阈值化
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 物理交叉学科与普通物理
• 页码范围: 194-206
• 页数: 13页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5687字
• 语种: 中文

摘要

针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制处理,且在分割效果和鲁棒性等方面性能更好.同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严卫东		38	472	11.0	21.0
2	倪维平		25	169	8.0	12.0
3	芦颖		10	72	5.0	8.0
4	吴俊政		17	118	6.0	10.0
5	郑刚		7	57	4.0	7.0