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1、SAR圖像分割技術(shù)的研究具有深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義,尤其是對(duì)于無(wú)監(jiān)督形式的研究具有更高的研究?jī)r(jià)值、更為開闊的應(yīng)用前景。SAR圖像區(qū)域圖形成于用于處理SAR圖像的素描圖,而素描圖源于素描圖模型。素描圖模型是基于計(jì)算機(jī)視覺理論,對(duì)圖像的高級(jí)抽象表示。深度學(xué)習(xí)作為近幾年圖像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),是一種模擬人腦信息處理方式進(jìn)行逐層抽象、無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的方法。本文結(jié)合區(qū)域圖與深度學(xué)習(xí)提出了基于深度學(xué)習(xí)和區(qū)域圖的SAR圖像分割方法,能夠獲得較好的SAR圖像分割結(jié)
2、果,本文中深度學(xué)習(xí)方法使用的是深度自編碼器,大體內(nèi)容如下:
首先,根據(jù)SAR圖像素描圖模型提取素描圖,補(bǔ)全素描圖得到區(qū)域圖,通過區(qū)域圖將原圖像分為聚集、勻質(zhì)及結(jié)構(gòu)三種類型區(qū)域,并分別映射到原圖,得到聚集區(qū)域、勻質(zhì)區(qū)域和結(jié)構(gòu)區(qū)域。本文以區(qū)域圖為基礎(chǔ),分別對(duì)這三部分區(qū)域,結(jié)合使用不同的方法展開工作。
然后,針對(duì)SAR圖像聚集區(qū)域和勻質(zhì)區(qū)域分別構(gòu)建兩個(gè)不同的深度自編碼器,確定深度自編碼器的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、每層節(jié)點(diǎn)數(shù)及各個(gè)訓(xùn)練參數(shù)
3、等;對(duì)聚集區(qū)域和勻質(zhì)區(qū)域不同窗口大小取樣,將樣本輸入對(duì)應(yīng)的深度自編碼器進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中每?jī)蓪訕?gòu)成一個(gè)限制玻爾茲曼機(jī)進(jìn)行逐層預(yù)訓(xùn)練,并對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)使用BP算法進(jìn)行調(diào)優(yōu);用訓(xùn)練好的深度自編碼器得到對(duì)應(yīng)所有點(diǎn)的多層表示,級(jí)聯(lián)編碼層最后兩層的表示作為該點(diǎn)的特征;根據(jù)詞袋模型,分別由聚集和勻質(zhì)區(qū)域中所有點(diǎn)的特征對(duì)聚集和勻質(zhì)區(qū)域構(gòu)建字典;將所有點(diǎn)的特征使用局部約束線性編碼向?qū)?yīng)類型區(qū)域的字典進(jìn)行投影,得到該類型區(qū)域中的所有點(diǎn)的稀疏編碼;分別對(duì)
4、勻質(zhì)和聚集區(qū)域a中的各個(gè)子區(qū)域,將子區(qū)域內(nèi)所有點(diǎn)的稀疏編碼匯聚成編碼矩陣,取其最高分量作為該子區(qū)域的區(qū)域特征;分別對(duì)兩類區(qū)域的所有子區(qū)域特征進(jìn)行聚類,完成對(duì)SAR圖像聚集區(qū)域和勻質(zhì)區(qū)域的分割。
最后,對(duì)SAR圖像的結(jié)構(gòu)區(qū)域,本文中使用了分水嶺算法將原圖的梯度圖分割成許多超像素,映射到原圖的結(jié)構(gòu)區(qū)域,將結(jié)構(gòu)區(qū)域的超像素在素描線指導(dǎo)下合并,并與勻質(zhì)區(qū)域合并。合并各類型區(qū)域的分割結(jié)果,得到最終的SAR圖像分割結(jié)果。本文中提出的SAR
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