公开(公告)号：CN107180434A

公开(公告)日：2017-09-19

申请号：CN201710411372.7

申请日：2017-05-23

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 陈启浩 ,  刘修国 ,  徐乔 ,  杨帅

IPC: G06T7/143 ,  G06T7/187 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了基于超像素和分形网络演化算法的极化合成孔径雷达(SAR)图像分割方法，对于待分割的极化SAR图像，生成超像素作为初始对象；计算初始对象中相邻对象之间的相似性准则；统计每个对象与相邻对象之间相似性准则的最小值，若最小值小于或等于尺度参数，则合并两相邻对象生成新的对象，若最小值大于尺度参数，则不合并，遍历所有对象，完成一次分割，生成新的对象层；生成对象多边形，得到最终的分割结果。本发明为统计模型参数的估算提供了足够的像素，避免分割边界的锯齿状现象；基于分形网络演化算法的思想综合了统计特征和形状特征，使分割对象更加一致，边界光滑，提高极化SAR图像分割准确性。

公开(公告)号：CN107180434B

公开(公告)日：2019-10-18

申请号：CN201710411372.7

申请日：2017-05-23

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 陈启浩 ,  刘修国 ,  徐乔 ,  杨帅

IPC: G06T7/143 ,  G06T7/187 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了基于超像素和分形网络演化算法的极化合成孔径雷达(SAR)图像分割方法，对于待分割的极化SAR图像，生成超像素作为初始对象；计算初始对象中相邻对象之间的相似性准则；统计每个对象与相邻对象之间相似性准则的最小值，若最小值小于或等于尺度参数，则合并两相邻对象生成新的对象，若最小值大于尺度参数，则不合并，遍历所有对象，完成一次分割，生成新的对象层；生成对象多边形，得到最终的分割结果。本发明为统计模型参数的估算提供了足够的像素，避免分割边界的锯齿状现象；基于分形网络演化算法的思想综合了统计特征和形状特征，使分割对象更加一致，边界光滑，提高极化SAR图像分割准确性。