一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法

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1、摘要摘要合成孔径雷达(SAN)在国防、环境等方面都具有突出的战略意义，因此作为雷达信号处理领域的热点，SAR图像的解译是一项非常重要的工作，其中SAR图像的分割问题是SAR图像目标识别与解译技术的重要环节。但由于SAR图像包含大量的斑点噪声，传统的光学图像分割算法无法抑制斑点噪声的影响，容易产生错分，因此不适用于SAR图像分割。本文在隐马尔科夫场和双马尔科夫场的基础上，着重研究了三重马尔科夫随机场。三重马尔科夫随机场(TMD模型非常适合处理非平稳、非高斯图像的分割问题。同时为了降低模型和算法的复杂性，满足对实测SAR图像处理的实时、稳健、高效的需求，本文提出

2、了一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法。该算法首先针对SAR图像的乘性斑点噪声，研究了SAR图像四叉树分解的数字特征、阈值选取及分解规则，使得在图像平滑区进行粗分解，而在图像边缘区进行细分解，将图像快速映射成一种新的基于边缘信息的pixon描述，然后再将TMF算法进行扩展，导出了基于边缘信息pixon描述的TMF新的势能函数，最后完成贝叶斯最大后验模型(MPM)分割。本文对测试图和实测SAR图像进行了仿真，仿真结果和分析表明，与已有TMF算法相比，本文算法优于或至少保持了已有TMF算法的分割结果，但其运算效率却大大提高了，该算法是一种有效的快速TMF

3、分割算法。关键词：SAIl图像pixon描述四叉树分解新势畿函数三重马尔科夫随机场(TMF)多类分割Abstract_一一—————_—————_—————————————————————_—————————-_-—_—————_-，-—-——一SyntheticApertureRadar(sAg)isofsignificantsenseinnationalde鼢eandenvironment．Soasahotspotinradarsignalprocessing，theinterpretationofSAP,imageisaveryhportanttaSk

4、iIlwhichSARimagessegmentationisallimportantstage．SincetheSARimagecontainsalargeamountofspecklenoise，theclassicalsegrnentationtechniquesthatworksuccessfullyonnaturalimagesdonotperformwellonSARimages．Inthisdissertation,basedonhiddenMarkovfieldandpairwiseMarkovfield,wedoresearchontrip

5、leMarkovrandomfield．TripletMarkovrandomfields(TMF)modelissuitablefordealingwithmulti—classsegmentationofnon-stationary，non-GaussianSAgimages．Inordertoreducethecomplexityofthemodelandalgorithmtosatisfytherequiremeritofreal-time，robustandefficientprocessingofSARimages，afastalgorithmb

6、asedonTMFforunsupervisedmulti—classsegmentationofSAP,imagesisproposedinthispaper．ForthespeckleinSAgimages，numericalcharacteristic，t11reSholdselectionandtheruleofquadtreedecompositionareresearchedfirstly．Withthellewmethod,aSARimagecanquicklybemappedintoanedge-basedpixon．reprenation,

7、whichresultsinaCOarSedecompositioninsmoothregions，andafinedecompositioninedges．ThencombiningTMFmodelwiththepixon·reprenation，anewpotentialenergyfunctionofTMFbasedonpixon-reprenationisdeduced．Finally,thesegmentationisfinishedbyBayesianmaximumposteriorimode(MPM)．Inthispaper,thealgori

8、thmisusedtosegmentsimulate