基于改进FCM与MRF的SAR图像分割

• 作者: 王春平 韩子硕
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 马尔可夫随机场 非局部均值 图像分割
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 传感器与信号处理
• 页码范围: 1726-1734
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001‐506X.2019.08.08

摘要

合成孔径雷达(synthetic aperture radar ,SAR)图像相干斑点噪声强,缺乏背景与目标先验知识,导致分割困难.针对以上问题,提出了基于改进模糊C均值聚类(fuzzy C‐means clustering ,FCM )与马尔可夫随机场(M arkov random field ,M RF)的分割算法.首先,利用自适应非局部均值滤波和基于直方图峰值点的初始聚类中心选定规则,提升快速FCM 算法效率;然后分别用改进 FCM 算法与MRF对SAR图像进行分割,并通过构建联合隶属度矩阵自适应选择最优分割区域;最后利用形态学操作对结果进行优化.实验表明,所提算法具有较好的抗噪性能,能够快速有效地分割多类SAR图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春平	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	9	9	2.0	2.0
2	韩子硕	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	3	2	1.0	1.0