基于全局活动轮廓模型的SAR图像分割方法

图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一.由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题.针对这一难题,文中基于短程活动轮廓模型和统计活动轮廓模型,提出了一种具有全局极小值解的新活动轮廓模型,并详细地给出了该模型的理论求解方法、数值近似方案以及基于该模型的分割算法.该模型的新颖之处在于:(1)同时结合边缘信息和区域信息定位目标边界,更有利于实现图像的精确分割;(2)基于SAR图像边缘检测算子的边缘信息项,有利于将活动轮廓线吸引到真实的图像边界;(3)基于G0分布的区域统计信息项,可提高模型对SAR图像数据的拟合能力;(4)基于总变分对偶公式的全局快速求解算法,显著地增强了模型的实用性.针对仿真图像以及MSTAR,ERS,Radarsat和NASA/JPL AIRSAR等实测数据的实验结果表明,基于新模型的图像分割算法具有分割边界定位准确、分割区域内部均匀、运行高效、无需后续处理、对参数设置不敏感和对初始条件鲁棒等优点.