【摘 要】
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种主动式对地观测系统。SAR能够全天时、全天候地工作,并具有一定的地表穿透能力。因此,SAR在灾害监测、环境监测、海洋监测、资源勘查和军事等方面得到广泛的应用。但由于SAR图像的特殊成像机理导致SAR图像中含有特殊的相干斑噪声,对SAR图像的理解带来极大的挑战。而SAR图像分割是SAR图像理解的关键,SAR图像分割质量的好
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种主动式对地观测系统。SAR能够全天时、全天候地工作,并具有一定的地表穿透能力。因此,SAR在灾害监测、环境监测、海洋监测、资源勘查和军事等方面得到广泛的应用。但由于SAR图像的特殊成像机理导致SAR图像中含有特殊的相干斑噪声,对SAR图像的理解带来极大的挑战。而SAR图像分割是SAR图像理解的关键,SAR图像分割质量的好坏,直接影响SAR图像后续处理的效果。因此,SAR图像分割是遥感图像领域中重要的研究内容。本文研究了基于模糊聚类的SAR图像分割算法,研究内容包括:(1)提出了一种快速、鲁棒、稳定的SAR图像fuzzy c-means(FCM)分割算法(FRSFCM)。首先,改进了FCM的目标函数,使新的目标函数能够合理地考虑像素的邻域信息,从而对SAR图像相干斑噪声具有较好的鲁棒性。然后在新的目标函数中给隶属度矩阵U和类中心V建立一种关系,得到了FRSFCM算法。实验结果表明,FRSFCM相较于其它基于FCM改进的算法,分割精度更高,运行结果更稳定,时间复杂度更低。(2)提出了一种基于像素采样和小波特征的SAR图像自动FCM分割算法(PWAFCM)。PWAFCM将基于关键像素的快速FCM(FKP＿FCM)中的关键像素的思想引入到基于像素强度和位置信息的内核FCM算法(ILKFCM)中,使PWAFCM的运行时间大幅少于ILKFCM的运行时间。然后,本文又提出了一种基于分裂的聚类方法,使PWAFCM能够在聚类过程中自动确定类数,实现SAR图像的自动分割。实验结果表明,PWAFCM能在分割精度和ILKFCM相当的同时,运行时间大幅少于ILKFCM,并且能够自动确定类数。
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