基于分水岭算法的SAR影像分割研究

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1、论文题目：基于分水岭算法的SAR影像分割研究作者姓名：逝塞领域名称：测绘工程指导教师：韭丞红副指导教师：程壹塞论文提交日期：论文答辩日期：授予学位日期：2Q兰圣生§旦2Q兰圣生鱼旦入学时间：2Q量曼生窆且研究方向：堡盛型堂堇丕皇廑届职称：研究虽职称：副班究虽SEGMENTATIoNoFSARI№～GEBASEDoNⅥ给TERSHEDALGoRITHMADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTERoFENGINEERINGfromShandongUniversityofScie

2、nceandTechnologybyTangHaoSupervisor：ProfessorZhangYonghongGeomaticsCollegeMay2013㈣2㈣5㈣9咖3Ⅲ3眦4舢Z洲Y声明本人呈交给山东科技大学的这篇工程硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。工程硕士生签名：日AFFIRMATIoN，7鸯f矽址凝；溯¨。}9‘Ideclarethatthisdissertation，submittedinfulfillmentoftherequirementsforthe

3、awardofMasterofEngineeringinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge·Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute．Signature：Date：‰仫U；．．o／)---o6-／0山东科技大学工程硕士学位论文摘要合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)作为一种重要的对地观测技术，具有

4、全天时、全天候、穿透性等优点，在军事、海洋、测绘等领域有着广泛的应用，这也对SAR影像的高精度分析和解译提出了更高的要求，SAR影像的分割就是其中一个关键环节，也是SAR图像处理中的难题。SAR斑点噪声是～种乘性噪声，很难有效地去除，SAR影像信噪比低，因而SAR影像的分割与光学影像分割相比要复杂的多，目前已有的SAR影像分割算法较为复杂且缺乏通用性。极化SAR影像分割中，如何充分利用极化SAR散射矩阵或协方差矩阵中包含的极化散射特性获取更好的分割结果是研究的热点。本文以分水岭分割为基础，在SAR影像分割分割过程中通过数学形态学等多种方法解决过分割问题，通过形态学膨胀方

5、法实现高分辨率SAR细节的保持。全极化SAR影像分割过程中，引入并重点讨论基于极化相干矩阵的极化测度的作用；在极化测度、最佳互匹配基础上进行区域合并，得到良好的分割结果。本文的主要工作包括以下几个方面：1、概述了SAR影像的特点，并对SAR影像分割的方法进行了综述。2、介绍分水岭分割原理、方法，阐述了经典的V．S分水岭分割算法，指出了其严重的过分割缺陷及改进方法。引入数学形态学理论解决过分割问题。3、针对SAR影像，以分水岭算法为基础，形态学方法、合并等多种相结合解决过分割问题，实现SAR影像的分割。试验结果与面向对象软件eCognition分割结果进行对比。4、针对极

6、化SAR影像，以分水岭算法进行初始分割，根据极化相干矩阵T3的相似性测度、最佳互匹配策略进行区域合并，实现对极化SAR影像的有效分割。以荷兰Flevoland地区全极化数据作为试验数据，通过对比选择最优极化测度，分割结果与面向对象软件eCognition分割结果进行对比。关键词：SAR，极化SAR，影像分割，分水岭算法，数学形态学，极化相干矩阵ABSTRACTAsanimportanttechnologyofearthobservation，SAR(SyntheticApertureRadar)hasbeenwidelyusedinthemilitary,oceanan

7、dsurveyingandmappingfields，foritsdayandnightfeatures，a11．climate，anditspenetrability．ThesewidelyapplicationcallforhighprecisioninSARimageanalyseandinterpretation．SARimagesegmentationisoneofthekeyprocesses，andalsoisapuzzleintheSARimageprocessing．Foritisdifficulttoremovethe