基于分層三重馬爾可夫場的SAR圖像分割.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)（SAR）對于光照和大氣等條件不敏感，可以全天時(shí)、全天候?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行監(jiān)測，故而在軍事偵察和民用領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。SAR圖像分割是SAR圖像解譯技術(shù)的重要環(huán)節(jié)，能夠反映圖像的空間結(jié)構(gòu)信息，揭示圖像的本質(zhì)，成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。但其后向散射的成像機(jī)制決定了SAR圖像中不可避免的存在著相干斑噪聲，使圖像質(zhì)量下降。因此，如何抑制斑點(diǎn)噪聲并準(zhǔn)確地分割出目標(biāo)區(qū)域一直是SAR圖像分割研究中的難點(diǎn)和重點(diǎn)所在。
　　馬爾可夫隨機(jī)場（

2、MRF）算法能夠很好的描述像素之間的空間依賴性，被廣泛應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺以及圖像處理領(lǐng)域中。但它假設(shè)圖像中每個(gè)區(qū)域是均勻同質(zhì)的，因此并不適用于建模紋理信息豐富的非平穩(wěn)SAR圖像。三重馬爾可夫場（TMF）模型很好的彌補(bǔ)了這一缺陷，通過引入輔助場 U來區(qū)分圖像不同的平穩(wěn)態(tài)并分別進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)對非平穩(wěn)圖像更好的建模，取得了較為滿意的分割效果。但是，作為一種非因果模型，TMF對能量函數(shù)的建模僅僅考慮了圖像相鄰像素間的局部信息，而對全局信息的統(tǒng)計(jì)能

3、力仍存在較大的提升空間。
　　在對TMF模型分析的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于非線性擴(kuò)散分層三重馬爾可夫場（ND-HTMF）模型的SAR圖像分割算法。相比于其他基于四叉樹或金字塔的多尺度生成策略，基于非線性擴(kuò)散的方法所生成的多尺度圖像是基于圖像內(nèi)容的，具有抑制噪聲且準(zhǔn)確定位邊緣的優(yōu)勢。因此，本文所提算法將非線性擴(kuò)散的多尺度分解策略和 HTMF模型的多尺度信息融合策略的優(yōu)點(diǎn)有機(jī)結(jié)合，能夠準(zhǔn)確全面的捕獲圖像的局部和全局特征。此外，我們對