MSTAR图像分割算法研究

被引：5

作者：

郑宗贵

毛士艺

机构：

[1] 北京航空航天大学电子工程系

[2] 北京航空航天大学电子工程系北京

[3] 北京

来源：

系统工程与电子技术 | 2002年 / 12期

关键词：

图像分割; 运动和静止目标获取与识别; 模拟退火; 腐蚀; 膨胀;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

由于SAR图像中具有极其严重的乘性斑点噪声 ,不可能用纯粹的传统的基于强度的分割方法来获取目标。分析了马尔可夫随机场在各向同性的连续模型 ,提出了一种新的分割方法 ,采用该方法不仅分割出了目标而且较好地保持了其空间结构。通过形态学中的膨胀和腐蚀运算得到了感兴趣的目标区域 ,并给出了它的轮廓图。利用实际的运动和静止目标获取与识别 (movingandstationarytargetacquisitionandrecognition ,MSTAR)合成孔径雷达 (syntheticapertureradar,SAR) ,图像数据得到了较好的实验效果。

引用

页码：92 / 95+120 +120

页数：5

共 5 条

[1]

A Survey of Thresholding Techniques. Sahoo P K. CVGIP . 1988

[2]

Detecting Man-Made Features in SAR Imagery. Carlotto Mark J. IEEE . 1996

[3]

The MSTAR Evaluation Methodology. Ross Timothy D,Mossing John C. Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering . 1999

[4]

Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions and the Bayesian Restoration of Images. Geman S,Geman D. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1984

[5]

Markov Random Field Segmentation Methods for SAR Target Chips. Weisenseel Robert A. Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering . 1999

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