原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对基于区域合并的合成孔径雷达(SAR)图像分割中,初始分割过度碎片化影响后续区域合并效率和质量的问题,提出了利用形态学边缘信息引导的区域合并(MEI-RCBLP) SAR图像分割算法.首先利用高斯和伽马函数赋权的加权中值滤波构造各向异性形态学方向比率算子,提取图像的边缘强度映射来表征边缘响应的强弱,并对边缘强度映射进行阈值化处理和分水岭变换得到高质量的初始分割;然后利用现有的相对公共边界长度惩罚区域合并技术,迭代地合并初始分割中最相似的相邻区域,直到满足合并终止条件,输出最终的分割结果.实验结果表明,相比利用统计区域生长、MISP超像素和均值比边缘信息引导的分割算法,所提出的MEI-RCBLP算法显著改善了初始分割质量,在保证最终分割质量的前提下初始分割区域数目减少了25%以上,同时最终的分割结果在不同的性能评价指标上总体优于上述对比算法.
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文献信息
篇名 形态学边缘信息引导的区域合并合成孔径雷达图像分割算法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 合成孔径雷达 图像分割 初始分割 区域合并
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 24-30,47
页数 8页 分类号 TP751.1
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb201910004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 水鹏朗 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 105 781 15.0 22.0
2 樊书辰 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
合成孔径雷达
图像分割
初始分割
区域合并
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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总被引数(次)
81310
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