【摘 要】
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是微波成像系统,不受天气、地理和时间等因素的限制,可对地球表面进行高分辨率成像,并且能透过植被发现隐蔽的地下目标,提供丰富
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是微波成像系统,不受天气、地理和时间等因素的限制,可对地球表面进行高分辨率成像,并且能透过植被发现隐蔽的地下目标,提供丰富的陆地及海洋地理信息和军事情报,因此已被广泛应用于军事和民用领域,其中SAR图像的分割是SAR图像理解的基础。本文结合尼斯特伦采样技术和谱图理论,以SAR图像分割为目的,致力于研究SAR图像的高效快速的分割方法,并通过仿真实验和实际SAR图像实验验证方法的实效性。具体研究内容为:1.基于自动聚类的谱聚类方法对SAR图像进行分割。首先引入矩阵扰动分析理论,构造适用于SAR图像的自动聚类算法,然后将自动聚类法与谱聚类算法相结合实现SAR图像的分割,最后通过仿真实验和实际SAR图像分割验证了算法的性能,并与传统谱聚类方法进行比较与分析。2.通过改进比例参数研究了SAR图像的自动谱聚类方法。首先比较局部N邻域模型、全局N邻域模型和自适应邻域模型,其次依据SAR图像的整体结构特征,构造了比例参数的自适应邻域估计方法,然后通过自适应邻域法改进谱聚类算法,最后将三种算法应用于仿真实验和实际SAR图像分割中进行比较。3.通过改进相似函数研究了SAR图像自动谱聚类方法。首先根据SAR图像中每个像素的灰度值和空间位置,构造出更能描述SAR图像本质结构的相似函数,然后通过新的相似函数改进谱聚类算法,最后将这种新的谱聚类算法应用于仿真实验和实际SAR图像分割中,并与传统谱聚类方法进行比较。
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