基于PSO优化空间约束聚类的SAR图像分割

被引：27

作者：

田小林

焦李成

缑水平

机构：

[1] 西安电子科技大学智能信息处理研究所

来源：

电子学报 | 2008年 / 03期

关键词：

SAR图像分割; 多尺度分析; 模糊c-均值聚类; 粒子群优化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.5 [雷达接收设备]; TP391.41 [];

学科分类号：

080906 [电磁信息功能材料与结构];

摘要：

相干斑噪声的存在使得合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题变得非常复杂.本文提出一种具有鲁棒抗噪特性的SAR图像分割方法,该算法通过将多尺度条件下的边缘信息以及相邻像素的相对位置和强度信息所构成的空间信息融入模糊C-均值(FCM)聚类算法的相似性测度中,增强了分割方法的抗噪性.空间信息对FCM聚类算法的调控由粒子群优化(PSO)算法完成,优化的调控参数有助于获得良好的分割结果.该算法对初始分割不敏感,并具有鲁棒的抗噪性能.MSTAR数据的分割实验结果表明:该算法能够有效地分割SAR图像,与通过改进型FCM(IFCM)算法获得的分割结果比较,分割结果明显改善.

引用

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