多尺度曲波分解下的可变类SAR图像分割

作者：王玉; 李玉; 赵泉华

来源：信号处理, 2017, 33(08): 1046-1057.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2017.08.004

• 可变类SAR图像分割
• 曲波变换
• 规则划分
• RJMCMC算法

为了实现SAR图像的可变类分割,本文提出了一种基于区域的多尺度可变类分割方法。首先,利用曲波变换对SAR图像进行多尺度分解,获取多尺度曲波系数;然后按尺度由粗-细次序,利用曲波逆变换对各尺度曲波系数进行重构,获取各尺度分解图像,进而获得多尺度分解图像。在此基础上,利用规则划分技术划分图像域;然后利用Gamma分布及马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型建立基于区域的特征场模型及标号场模型;假设图像类别数为随机变量,并服从Poisson分布;并在贝叶斯理论框架下建立基于区域的多尺度可变类分割模型。最后,利用可逆变马尔可夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC)算法,实现该模型求解;在求解过程中,按尺度由粗-细次序,将当前尺度分割解作为下一低尺度分割的初始解,以细尺度的分割解作为最终分割结果。利用提出方法对模拟及真实SAR图像进行可变类分割实验,通过其实验结果验证提出方法的可行性及有效性。

• 出版日期2017
• 单位辽宁工程技术大学