多维SAR图像快速分割算法研究

论文摘要

作为图像处理的重要环节,图像分割就是利用分割技术将多区域图像分割成所设要求的区域。本文改进了一种基于投影的快速有效的多维SAR图像分割算法。首先,提出一种改进的K-L变换（加权K-L变换）,给算法提供理论支持。继而,给出一种新的正交向量的求解算法,通过特征分解,选择合适的参考子空间,如图像特征向量均值向量的正交的子空间,作为投影算法中特征向量投影的参考向量。通过把多维图像数据投影到参考子空间,从而将多维图像数据变换成一维投影长度的数据,借以降低多维图像数据的维数,加权K-L变换后,利用一维分割算法,如Moment-preserving算法,对图像进行分割。经过投影和分割的多次迭代,根据各自的地貌谱特征,把图像分割所设要求区域。然后,根据图像的空间相关性,采用N-邻域算法把一些区域合并。基于仿真和实测数据的实验验证了该算法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 研究历史与现状
• 1.3 论文内容安排
• 第二章 图像分割技术
• 2.1 概述
• 2.2 基于阈值的图像分割算法
• 2.3 分组分割方法
• 2.4 边界检测
• 2.5 纹理分割
• 2.6 区域分割算法
• 2.7 本章小结
• 第三章 多维SAR图像快速分割算法
• 3.1 引言
• 3.2 K-L变换
• 3.2.1 K-L变换的定义
• 3.2.2 K-L变换的性质
• 3.2.3 主分量分析
• 3.3 加权K-L变换
• 3.4 MOMENT-PRESERVING阈值算法
• 3.4.1 双层Moment-preserving阈值法
• 3.4.2 多层Moment-preserving阈值法
• 3.5 SAR图像快速分割算法
• 3.5.1 图像特征提取
• 3.5.2 投影算法
• 3.5.3 图像分割算法
• 3.6 本章小结
• 第四章 多光谱图像快速分割的实验及其结果
• 4.1 试验结果及分析
• 4.2 结论
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的研究成果