基于变差系数的合成孔径雷达图像超像素分割算法

• 作者: 姚佳旭 朱磊 翟娅娅 马晓敏
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 合成孔径雷达(SAR)图像 超像素分割 简单线性迭代聚类(SLIC) 变差系数(CV)
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2020.06.011

摘要

由于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法对含有相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘分割不理想,提出了一种基于变差系数(coef-ficient of variation,CV)的SAR图像超像素分割算法.该算法首先对SAR图像进行各项异性高斯平滑预处理,使得图像相干斑得到平滑的同时边缘信息不被破坏;其次,采用CV估计边缘信息,使得图像的同质区与边缘区更容易区分;最后用加入边缘信息的SLIC算法进行聚类,生成超像素.实验结果表明:该算法在SAR图像分割下与3种经典超像素算法相比,其召回率至少提高了5％,且超像素个数大于400时,欠分割错误率降低了2％.该算法使得SAR图像超像素分割的准确度提高,其边缘和图像真实边缘更加贴切.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱磊		68	402	12.0	17.0
2	姚佳旭		4	1	1.0	1.0
3	翟娅娅		1	0	0.0	0.0
4	马晓敏		1	0	0.0	0.0