融合局部和非局部信息的自适应贝叶斯分割方法.pdf

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1、第36卷第4期电子与信息学报、，01．36NO．42014年4月JournalofElectronics&InformationTechnologyApr．2014融合局部和非局部信息的自适应贝叶斯分割方法王青平赵宏宇吴微微付云起袁乃昌(国防科技大学电子科学与工程学院长沙410000)摘要：传统基于马尔可夫随机场(MRF)的贝叶斯分割方法由于只考虑邻域像素点的先验影响，无法有效抑制相干斑噪声；边缘区域分割效果欠佳，因为先验模型假定邻域中每个像素对中心像素的影响相同。因而，该文提出一一种融合局部和非局部信息的自适应贝叶斯分割方法。针对SAR图像中的相干斑噪声模型，引入基于比率概率的相似性测度，

2、用非局部相似像素块指导当前像素点的分割；并且采用变分系数(CoeficientofVariation，cv)方法获取边缘区域图像模板，在边缘区域白适应地调整定义的结构指数以及搜索窗尺寸，从而改善分割过度平滑与结构保持的矛盾；在实验分析中，利用新方法对部分图像进行了分割实验，并与传统方法作了比较。改进方法的分割结果形状更为准确，不但抑制了相干斑噪声，还有效保持了细节特征，具有显著优势。关键词：SAR图像；非局部空问信息；自适应搜索窗；相似性测度；贝叶斯分割；边缘区域矫正中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1009—5896(2014)04—1003—05D0I：10．3724／SP．

3、J．1146．2013．00269AnAdaptiveBayesianSegmentationMethodFusedofLocalandNon-localInformationWangQing—pingZhaoHong—yuWuWei—weiFuYun—qiYuanNai—chang(SchoolofElectronicScienceandEngineering，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410000，China)Abstract：Withonlyconsideringtheimpactofneighborhoodpixels

4、，thetraditionalBayesiansegmentationmethodbasedonMarkovRandomField(MRF)cannotsuppressthespecklenoiseeffectively．Inthetraditionalpriorimodel，theinfluenceofeachpixelwithintheneighborhoodtothecenteroneisassumedthesame，whichmakesthedescriptionoftheedgeimpreciseandthesegmentationineffective．Thus，anadapti

5、veBayesiansegmentationmethodfusedoflocalandnon—localinformationisproposed．ForthemultiplicativenoisemodelcontainedinSARimage，thesimilaritymeasurebasedonratioprobabilityisintroduced，andthenonlocalsimilarpixel—blocksareadoptedtoguidethesegmentationofthecurrentpixe1．Furthermore，theCoeficientofVariation

6、(CV)methodisemployedtoobtaintheimagetemplateofedgearea．Intheedgeregion，thestructureindexandthesizeofsearchwindowareadaptivelyadjustedtoimprovetheinconsistencybetweenexcessivesmoothandstructurepreserving．Intheexperimentalanalysis，partsoftheSARimagesegmentationresultswiththenewtechniquearegiven，which

7、arecomparedwiththetraditionalmeans．Thereisasignificantadvantagethattheproposedalgorithmenablesmoreaccuratesegmentationresults，whichnotonlymakethespecklenoisesuppressed，butalsokeepthedetailcharacteristicseff