基于统计模型的变分水平集SAR图像分割方法

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1、第3O卷第12期电子与信息学报Vo1．30NO．122008年12月JournalofElectronics&InformationTechnologyDec．2008基于统计模型的变分水平集SAR图像分割方法曹宗杰闵锐庞伶俐皮亦呜f电子科技大学电子工程学院成都610054)摘要：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

2、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。关键词：SAR图像；分割；水平集；变分方法中图分类号：TP751．1文献标识码：A文章编号：1009—5896(2008)12—2862—05AVariationalLevelSetSARImageSegmentationApproachBasedonStatisticalModelCaoZong-jieMi

3、nRuiPangLing--liPiYi-ming(SchoolElectronicEngineering，Universityo／ElectronicScienceandTechnologyo／China，Chengdu610054，China)Abstract：Inthispaper，avariationallevelsetapproachforsegmentationofRegionsOfInterest(ROI)ispresented．FollowingtheanalysisoftheSARimagecharacteristic，ane

4、wenergyfunctionalisdefinedbyimportingthestatisticalmodelofspecklenoise．Theenergyfunctionaliswithrespecttolevelsetfunction，whichisobviouslydifferentfromtheenergyfunctionalwithrespecttoparameterizedcurveingenerallevelsetapproach．ThesegmentationofROIisimplementedbythenumericals

5、olutionofthePartialDifferenceEquations(PDEs)thatarederivedbyminimizingtheenergyformulation．TheperformanceoftheapproachisverifiedbybothsyntheticandrealSARimages．Itshowsthattheapproachhastheadvantageofimportingthenoiseinformationintheenergydefinition，thusaccuratelyextractingth

6、eROIfromSARimagebutwithoutanyspecklepreprocessingstep．Keywords,：SARimage；Segmentation；Levelset；Variationalapproach1引言小化一个关于平面参数化曲线的能量泛函，得到曲线演化的梯度下降流，然后将其转化为水平集演化的欧式表达。变分SAR图像感兴趣区域的分割问题是雷达遥感应用领域的重要研究内容之一，目前很多分割方法容易受到SAR图水平集方法[9-11】的特点是水平集函数演化的偏微分方程直接通过极小化关于水平集函数的能量泛函得到，此类方法简像

7、中相干斑噪声的影响，所以此类方法都需要通过预处理抑化了一般水平集方法的步骤，而且更有利于在能量泛函定义制相干斑噪声。这些预处理方法在抑制相干斑噪声的同时，中引入关于图像区域和目标形状的先验知识。不可避免地损失了很多边缘与目标信息，影响了分割效果。水平集图像分割方法【12t是重要的图像处理方法之一。水平集本文利用变分水平集方法的优点，在分析SAR图像特征的基础上，根据SAR图像相干斑噪声的统计模型，直接方法的优点是可以适应拓扑结构的变化，而且算法稳定性较定义了关于水平集函数的能量泛函模型，通过变分方法获得高。利用水平集方法研究SAR图像分割问题，

8、通过建立合适的能量泛函，可以在能量泛函的定义中引入图像区域信了水平集函数演化的偏微分方程，对偏微分方程的数值求息，在不需要相干斑预处理的情况下，对于受