中国博士后科学基金(20060401017)
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 相关作者：皮亦鸣曹宗杰庞伶俐闵锐更多>>
- 相关机构：电子科技大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”四川省青年科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于统计模型的变分水平集SAR图像分割方法被引量：18
- 2008年
- 针对SAR图像感兴趣区域分割问题,提出了一种基于统计模型的变分水平集分割方法。该方法在分析SAR图像特征的基础上,利用相干斑噪声的统计模型直接定义了关于水平集函数的能量泛函,不同于一般水平集方法中关于参数化曲线的能量泛函。通过极小化能量泛函,建立了水平集函数演化的偏微分方程。对水平集演化方程的数值求解,实现了对SAR图像感兴趣区域的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对提出的方法进行了验证,试验结果表明该方法充分利用了SAR图像的特征信息,不需要相干斑噪声预处理,能够准确实现对SAR图像感兴趣区域的分割。
- 曹宗杰闵锐庞伶俐皮亦鸣
- 关键词：SAR图像水平集变分方法
- 融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法被引量：5
- 2008年
- 提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。
- 曹宗杰庞伶俐皮亦鸣
- 关键词：图像分割水平集统计特征合成孔径雷达
- 基于统计特征的GAC模型SAR图像分割
- 2007年
- 提出了一种基于统计特征定义边缘检测算子的测地活动轮廓(GAC)模型,并用于SAR图像分割中。首先,根据图像上每个点四个不同方向邻域统计特征的异同,计算边缘检测算子,得到GAC模型的能量泛函。其次,最小化能量泛函,得到曲线演化偏微分方程,水平集方法数值求解,最终完成SAR图像的分割。实验表明,与传统依赖图像梯度定义检测算子的GAC方法相比,文中的方法完全适用于SAR图像分割,不需要噪声的预处理过程,拓展了GAC模型的应用范围,提高了目标的正确识别率。
- 庞伶俐曹宗杰皮亦鸣
- 关键词：水平集SAR图像分割
