基于GSHHG数据库与改进CV模型的SAR图像海陆分割算法
海陆分割是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像解译的重要内容之一,对舰船检测具有重要意义.大部分SAR图像海陆分割算法均存在不足,因此本文提出了一种基于全球自洽分层高分辨率地理数据库(Global Self-consistent,Hierarchical,High-resolution Geography Database,GSHHG)与改进CV(Chan-Vese)模型结合的SAR图像海陆分割算法.该算法首先利用GSHHG数据库生成海岸线轮廓图,再以海岸线轮廓图作为CV模型分割的初始条件,降低CV模型复杂度,提高分割精度.为改进CV模型,用指数加权平均比率(Ratio of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子代替Dirac函数,加快演化效率.基于星载SAR图像的实验结果表明,本文提出的海陆分割算法具有较高的精度与效率.
合成孔径雷达图像 海陆分割算法 地理数据库 Chan-Vese模型
黄祥李 张杰 计科峰 温玉磊 冷祥光
国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 湖南 长沙 410073 91039部队 北京 102401 61206部队 北京 100042 国防科技大学电子科学学院 湖南 长沙 410073
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2018-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）