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基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法

刘向华 周荫清 孙慕涵

刘向华, 周荫清, 孙慕涵等 . 基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2010, 36(6): 719-722.
引用本文: 刘向华, 周荫清, 孙慕涵等 . 基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2010, 36(6): 719-722.
Liu Xianghua, Zhou Yinqing, Sun Muhanet al. Modified SAR image segmentation method based MRF with fast simulated annealing[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(6): 719-722. (in Chinese)
Citation: Liu Xianghua, Zhou Yinqing, Sun Muhanet al. Modified SAR image segmentation method based MRF with fast simulated annealing[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2010, 36(6): 719-722. (in Chinese)

基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法

详细信息
    作者简介:

    刘向华(1976-),男,陕西渭南人,博士生,xianghua2000.liu@gmail.com.

  • 中图分类号: TN 957.52

Modified SAR image segmentation method based MRF with fast simulated annealing

  • 摘要: 基于Markov随机场(MRF,Markov Random Field)的SAR图像分割方法利用了SAR图像的灰度和结构信息,能在分割过程中有效抑制斑点噪声,获得较高的分割精度.但这类方法的缺点是模拟退火的计算量很大.针对该问题,提出了一种基于快速退火MRF的 SAR图像分割处理方法.该方法根据SAR图像Gibbs分布的特性,在求取全局最优解时,首先寻找邻域系统中占有支配地位的某种标记,若存在占支配地位的标记,用此标记更新状态;反之,则沿用传统模拟退火的方法随机更新状态.由于该方法引入基于Gibbs分布的先验判决进行系统状态更新,因此能够快速求得全局最优解.最后对真实SAR图像进行处理,处理结果验证了算法的有效性.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2009-05-13
  • 网络出版日期:  2010-06-30

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