圖像分割算法在SAR圖像中的研究及應(yīng)用.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar， SAR）作為主動(dòng)式微波遙感的一種，是遙感領(lǐng)域的一個(gè)重要的分支。SAR具有分辨率高、穿透性強(qiáng)、全天時(shí)、全天候等特點(diǎn)，使得它可以在不同波段，不同的極化方式下工作，目前被廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域中。SAR系統(tǒng)的快速發(fā)展，使得現(xiàn)在所獲得的SAR圖像的數(shù)量變得越來越多了，但是對(duì)于SAR圖像的理解和解譯的能力卻相對(duì)滯后。SAR圖像分割作為SAR圖像解譯的關(guān)鍵步驟之一，是SAR圖像理解和解譯

2、的基礎(chǔ)和前提，已經(jīng)得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。但是，由于SAR圖像固有的成像機(jī)理，使得在SAR圖像中存在相干斑噪聲，從而使得以往的圖像分割算法在SAR圖像上并不能取得令人滿意的結(jié)果。因此，對(duì)SAR圖像分割算法的研究具有非常重要的意義。
　　本論文主要對(duì)三種SAR圖像分割算法進(jìn)行分析和研究，它們分別是基于馬爾可夫隨機(jī)場的分割算法、基于模糊c均值的圖像分割算法和免疫遺傳單閾值分割算法。其中基于馬爾可夫隨機(jī)場的分割算法是統(tǒng)計(jì)分布模型中最

3、為重要的模型之一，它的基本實(shí)現(xiàn)原理是采用條件概率來描述圖像數(shù)據(jù)的分布狀況；基于模糊c均值的圖像分割算法是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的一種，它把模糊理論和聚類進(jìn)行融合，使得其所分析的問題可以更加地接近現(xiàn)實(shí)生活中的問題；在免疫遺傳單閾值分割算法中使用免疫克隆選擇算法來作為優(yōu)化算法，它是借鑒Burnet的克隆選擇機(jī)理所形成的，該算法在優(yōu)化策略上，采用隨機(jī)初始化以及不斷生成的新的抗體來代替種群中親和度較低的抗體，從而保證種群具有多樣性。本文對(duì)三種算法分別做