SAR图像分割算法综述

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融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

融合Ｒａｉ缘信息的水平集Ｓｔｏ边ＡＲ图像分割方法
吕雁，冯大政
７０７）１０１
（安电子科技大学电子工程学院，西西安西陕
摘要：提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法．方法不需要去除该相干斑噪声的预处理过程，用具有恒虚警特性的Ｒｔ利ａｉ子提取合成孔径雷达图像的边缘信息，与ｏ算并无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型，过最小化能量泛函得到曲线演通
２１００年６月第３卷第３期７
西安电子科技大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＸＩＩＤＡＮＵＮＩＶＥＲ NhomakorabeaＩＴＹ
Ｊｎ２１ｕ．００
Ｖｏ．７Ｎｏ３１３．
ｄｉ１．９９ｊｉｓ１０ — ４０２１．３．１ｏ：０３６／．ｓｎ．０１２０．００００９
ｏｂｔｎｅｉｍｉａｉｆｔｅｅｒｕｎｃｉｎａ．Ｔｏｉｐｌｍｅｔｉａｅｍｅａｉａｉｄｂｙｍｎｉｚｔｏｎｏｈｎｅｇｙｆｔｏ１ｍｅｎｍｇｅｓｇｎｔｔｏｎ，ｔｅｓｌｔｏｎｏｈｅｈｏｕｉｆｔＰＤＥｓｂｙａｖａｉｔｏｎａｅｅｅｐｐｏｃｓａｒａｉｌｌｖｌｓｔａｒａｈｉｐｐｌｄ．ＴｈｅｐｅｆｒａｃｈｅｍｅｈｏｓｖｒｆｅｏｔｉｅｒｏｍｎｅｏｆｔｔｄｉｅｉｉｄｂｙｂｈｓｎｔｔｃａｄｒａｙｈｅｉｎｅｌＳＡＲｍａｓ．ＩｓｓｗｎｔｔｔｅｈｏａｃｕｒｔｌｘｒｃａｇｔｒｉｇｅｔｉｈｏｈａｈｅｍｔｄｃｎａｃａｅｙｅｔａｔｔｒｅｓｆｏｍｈｅＳＡＲｔｉａｔｗｉｈｏｎｙｄｓｃｅｓｅｍｇｅｂｕｔｕｔａｅｐｅｋｌｔｐ，ｗｈｃｓｅｓｓａｐｒｆｒｌｄｇｃｕａｙ．ｉｈｐｏｓｓｅｅｅａｂｅｅｅａｃｒｃ

SAR图像分割方法综述

SAR图像分割方法综述
张椰;朱卫纲;邢强
【期刊名称】《四川兵工学报》
【年(卷),期】2017(038)006
【摘要】综合论述了SAR图像分割的几种方法,并对每类方法的特点进行了简要总结;结合深度学习在光学图像分割中的应用,分析了深度学习在SAR图像分割中的难点和借鉴意义;明确了SAR图像分割急需解决的问题.
【总页数】5页(P99-103)
【作者】张椰;朱卫纲;邢强
【作者单位】中国人民解放军装备学院研究生管理大队,北京101416;中国人民解放军装备学院光电装备系,北京101416;中国人民解放军装备学院研究生管理大队,北京101416
【正文语种】中文
【中图分类】TN97;TJ765
【相关文献】
1.SAR图像分割方法综述 [J], 张椰;朱卫纲;邢强;;;
2.SAR图像分割算法综述 [J], 宋国磊;侯巍
3.基于主动轮廓模型的SAR图像分割方法综述 [J], 涂松;李禹;粟毅
4.一种新的基于Graph cuts方法的SAR图像分割模型 [J], 刘光明;孟祥伟;杨祥红;程焕
5.一种改进的Otsu多阈值SAR图像分割方法 [J], 杨蕴; 李玉; 王玉; 赵泉华
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(完整版)各种SAR成像算法总结,推荐文档

sr
(t)
Wa
t
R(t) c
st
t
2R(t) c
(1.20)
n
Wa
t
R(t) c
p
t
nPRT
2R(t) c
其中，为目标的后向散射特性，Wa (A) 为方位向的天线方向性函数， c 为光速。
sr (t) 经正交解调后的复信号 s(t) 可以表示为：
s(t)
n
Wa
t
R(t) c
s0
t
1.2 SAR 回波信号模型
1.1 节分析了 SAR 成像的基本原理，本节推导 SAR 回波信号的数学模型，
给出 SAR 信号处理的理论基础。
chirp 信号是 SAR 系统中最常用的发射信号形式。假设雷达发射的 chirp 脉
冲串 st (t) 为：
n
st (t) p(t nPRT ) n
(1.19)
1.1 SAR 成像原理
本节以基本的正侧视条带工作模式为例，对 SAR 的成像原理进行分析和讨
论。
正侧视条带 SAR 的空间几何关系如下图所示。图中，αoβ 平面为地平面，
oγ 垂直于 αoβ 平面。SAR 运动平台位于 S 点，其在地面的投影为 G 点。SAR
运动平台的运动方向 Sx 平行于 oβ，速度大小为 va 。SAR 天线波束中心与地面的交点为 C，CG 与运动方向 Sx 垂直；S 与 C 的距离为 Rs ， B1SB2 称为天线波束的方位向宽度，大小为 a 。P 为测绘带内的某一点，一般情况下取斜距平面 CSP 进行分析，称 SAR 运动的方向 Sx 为方位向（或方位维），称天线波束指向
量 fd (t) 为：
fd

SAR图像相干斑抑制和分割方法研究

SAR图像相干斑抑制和分割方法研究SAR图像相干斑抑制和分割方法研究一、引言合成孔径雷达（synthetic aperture radar，简称SAR）是利用微波作用在地面、大气、海洋等目标上，通过接收返回的电磁回波进行成像的一种主要的遥感技术。

然而，由于SAR 成像过程中的系统误差和复杂环境影响，SAR图像在成像中普遍存在相干斑现象，限制了图像的质量和应用。

相干斑是由于地物散射体在图像像素单元内的相位都是不同的，当SAR像元尺寸大于散射体的尺寸时，就会产生相位平均的效应，导致图像上出现亮暗混杂的斑状或斑块状的现象，给图像解译和目标识别带来很大的困难。

因此，抑制和分割相干斑是改善SAR图像质量、提高图像分析与解译效果的关键问题。

二、相干斑抑制方法研究1. 经典滤波方法常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、自适应滤波等。

均值滤波方法通过计算滑动窗口内像素的均值来平滑图像，有效地抑制了相干斑。

中值滤波方法利用图像像素的中值代替原始像素值，对于斑点噪声的抑制效果显著。

自适应滤波方法结合了均值和中值滤波的优点，根据局部像素灰度值和空间位置关系来对像素进行加权处理，从而更好地消除相干斑。

2. 多尺度变换方法多尺度变换方法通过对图像进行多尺度分解，分别对不同尺度的细节进行处理，从而抑制相干斑。

小波变换是一种常用的多尺度变换方法，可以将图像分解为低频和高频分量，并对高频分量进行处理来抑制相干斑。

小波变换不仅能够抑制相干斑，还能够提取图像细节信息，提高图像的辨识度。

3. 基于局部统计特性的方法基于局部统计特性的方法包括Lee滤波、Frost滤波等。

Lee滤波方法通过估计图像的局部统计特性，对图像进行去相关处理，进而抑制相干斑。

Frost滤波方法则是利用地物散射体的空间相干性特征，在图像的空域和频域上同时对相位噪声进行估计和滤波，从而实现相干斑的抑制。

三、相干斑分割方法研究1. 基于阈值分割方法基于阈值分割方法是将SAR图像的灰度值与预设的阈值进行比较来实现分割的方法。

基于快速区域合并的SAR图像分割算法

基于快速区域合并的SAR图像分割算法基于快速区域合并的SAR图像分割算法摘要：合成孔径雷达（SAR）图像在军事、航天等领域具有重要应用。

SAR图像分割是SAR图像处理中的关键任务之一。

本文提出一种基于快速区域合并的SAR图像分割算法，通过自适应阈值分割和区域合并相结合，能够快速而准确地进行SAR图像分割。

通过实验证明，该算法在SAR图像分割中具有良好的性能。

1. 引言SAR技术是一种通过向地面发射微波信号，并记录反射回来的信号来获取地面物体信息的技术。

其具有全天候、全天时、高分辨率等特点，被广泛应用于军事、航天等领域。

SAR图像分割是SAR图像处理中的重要环节，主要用于提取图像中不同区域的目标或地物信息。

2. 相关工作在过去的几十年里，研究者们提出了许多SAR图像分割算法，如基于阈值分割、基于聚类分割、基于区域增长等。

然而，这些传统方法存在着计算复杂度高、分割效果差等问题。

因此，研究者们开始关注更快速、准确的图像分割算法。

3. 算法介绍本文提出了一种基于快速区域合并的SAR图像分割算法。

该算法主要包含以下几个步骤：（1）预处理：对SAR图像进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高图像的质量。

（2）边缘检测：使用Canny算子等方法对图像进行边缘检测，得到图像的初步分割。

（3）自适应阈值分割：根据图像的直方图和像素的灰度值，采用自适应阈值分割方法，将图像分割成多个区域。

（4）区域合并：根据区域的相似性判断标准，对相邻区域进行合并，得到更大的区域。

（5）重复步骤（4）直到满足停止条件。

4. 实验结果本文在多个SAR图像上进行了实验，对比了传统算法和本文提出的算法。

实验结果表明，基于快速区域合并的SAR图像分割算法在保持高准确性的同时，能够显著减少计算时间。

与传统算法相比，本文提出的算法具有更高的效率和更好的分割效果。

5. 讨论与展望本文提出的基于快速区域合并的SAR图像分割算法在SAR图像分割中取得了良好的性能。

SAR图像目标检测研究综述

2、基于时域的方法：这类方法主要通过滑动窗口等方式，对SAR图像进行时域分析。这类方法可以更好地抑制斑点噪声，但是计算复杂度较高。
三、典型SAR图像目标检测方法介绍
1、基于SWT（Sliding Window Technique）的方法：这是一种常用的时域分析方法，通过在SAR图像上滑动一个窗口，对窗口内的像素进行统计和阈值判断，以检测目标。
1、传统方法
基于滤波的方法是SAR图像目标检测的常用方法之一。该方法主要通过滤波器对图像进行平滑处理，以减小图像的噪声和干扰，然后利用图像的统计特征进行目标检测。基于边缘的方法则通过检测图像边缘来提取目标信息。该方法主要利用图像边缘的突
变特性来识别目标，但容易受到噪声干扰。小波变换是一种有效的信号处理方法，在SAR图像目标检测中主要用于提取图像的多尺度特征，提高目标的识别精度。
另外，如何将SAR图像目标检测与其他图像处理任务（如图像分割、目标跟踪等）相结合，进一步提高SAR图像的应用价值，也是未来的一个研究方向。
总之，SAR图像目标检测是一个富有挑战性和应用价值的研究领域。未来的研究应不断探索和创新，结合新的技术和方法，进一步提高SAR图像目标检测的性能和鲁棒性，为实际应用提供更为可靠的解决方案。
4、训练策略调整：我们采用了分阶段训练的方法。首先，我们使用大量的无标签数据进行预训练，以增强网络对SAR图像背景和噪声的适应性。然后，我们使用有标签数据进行微调，以使网络能够更准确地检测和识别舰船目标。
5、后处理改进：在目标检测任务中，后处理是关键的一部分。我们提出了一种新的非极大值抑制（NMS）策略，该策略考虑到了SAR图像中舰船目标的空间关系和形状特征。此外，我们还引入了一种新的目标标签修正算法，以解决因SAR图像的分辨率和角度问题导致的目标识别错误。

SAR图像分割及目标识别

摘要摘要自动目标识别是当前世界军事技术研究领域中的一个攻关性课题.随着现代雷达系统的不断改进和发展，雷达自动目标识别得以产生和发展。

而雷达距离分辨率的不断提高更为目标识别提供了新的途径。

同时，数字技术的飞速发展也使得目标识别的实时的工程实现成为可能。

合成孔径雷达因其具有全天候、远距离、极强的穿透力并能在恶劣的环境下以很高的分辨率（目前已达 0.1m）提供详细的地面测绘资料和图像的这种能力，使其在现代侦察任务中起着至关重要的作用。

基于合成孔径雷达（SyntheticAperture Radar,简称 SAR）的自动目标识别（Automatic Target Recognition,简称 ATR）技术在战场感知方面非常重要，已成为国内外研究的热门课题。

近些年来，雷达目标识别在特征提取、目标模式分类、目标识别算法的实现等技术领域取得了不同程度的进步，已成功应用于星载和机载合成孔径雷达地面侦察、精确制导等领域。

本文综述了自动目标识别技术的发展现状，深入研究了基于 SAR图像的自动目标识别及其相关技术，主要工作包括以下四个部分：一是通过对几种传统SAR 图像滤波器的仿真实验，提出了一种基于中值滤波的SAR图像滤波方法；二是研究了 SAR 图像的分割方法，提出了一种简单有效的图像分割方法－阈值分割法，并比较了固定阈值分割，局部阈值分割和自适应阈值分割三种不同的阈值分割方法的性能优劣，并对分割后的图像用形态滤波器进行细化，使得目标的边缘信息得到了有效的保持，同时一定程度上去除了孤立的背景图像，为接下来的识别工作提供了好的前提；三是研究了基于中心矩特征和主分量的特征提取方法，它们最主要的优点就是可以实现对原始特征的降维；四是详细介绍了几种经典的SAR 图像自动目标识别分类算法。

并基于美国DARPA提供的MSTAR（Moving and Stationary TargetAcquisition and Recognition）数据库作了大量的仿真实验以证实分类的有效性。

公开SAR图像目标数据集及其在深度学习中的应用综述

公开SAR图像目标数据集及其在深度进修中的应用综述Aperture Radar）图像目标数据集由于其在实际应用中的重要性和广泛使用而备受瞩目。

SAR技术使用雷达发射和接收辐射波进行成像，不受天气、云层和日照等环境限制，能够在夜间和恶劣天气条件下进行观测。

因此，SAR图像数据集在航天、军事、气象猜测和灾难监测等领域具有广泛的应用前景。

目前，已有多个公开的SAR图像目标数据集可供探究者使用。

这些数据集是由各个领域的专家和科学家收集和标注的，其中包含了各种类型的目标，如舰船、河流、建筑物和道路等。

这些数据集在推动SAR图像处理的进步和算法改进方面起着重要的推动作用。

起首，公开的SAR图像目标数据集增进了对目标检测算法的探究。

目标检测是深度进修中的一个重要任务，其目标是在给定图像中准确地识别和定位感爱好的目标。

SAR图像的复杂性和噪声特性使得目标检测变得困难，因此需要大量的标注数据来训练和评估算法的性能。

公开的SAR图像目标数据集提供了丰富的样本和标注信息，使得探究者可以在真实场景中进行试验和对比。

其次，公开的SAR图像目标数据集推动了对图像分割算法的改进。

图像分割是将图像划分为若干个区域的过程，每个区域代表一种不同的目标或背景。

SAR图像中通常存在复杂的背景干扰和噪声，这对图像分割算法的准确性和稳定性提出了挑战。

通过使用公开的SAR图像目标数据集，探究者可以开发更加鲁棒的图像分割算法，提高目标检测和识别的性能。

最后，公开的SAR图像目标数据集加速了在深度进修中的迁移进修和模型预训练的探究。

迁移进修是将已训练好的模型应用于新任务或领域的方法。

通过在大规模数据集上进行训练，公开的SAR图像目标数据集为探究者提供了丰富的数据，使得他们可以在其他领域实现更好的性能，并提高模型的泛化能力。

总之，公开的SAR图像目标数据集在深度进修中的应用被广泛探究，并取得了一定的效果。

这些数据集为探究者提供了试验和对比的基准，推动了SAR图像处理和算法改进的进步。

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０引言
域，使得同一个子区域内的特征具有一定相似性、不
１ＳＡＲ图像分割算法
阈值法基本思想是通过设定一个阈值将图像分
．１基于阈值的ＳＡＲ图像分割图像分割是指将图像分成若干互不重叠的子区是割成两个具有不同特性的区域。当区域中像素值大图像识别、场景解析、目标检测等任务必须经过的预于阈值就设置为目标，区域中像素值小于阈值就是背
ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｂａｓｅｄｏｎｈｅｔｏｖｅｒａｌｌｓｅｍｅｇｎｔａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｒｅｕｓｅｄｔｏｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｖａｉｏｒｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．
Ｏｖｅｒｖｉｅｗ０ｆＳＡＲｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＳｏｎｇＧｕｏｌｅｉ，ＨｏｕＷｅｉ
（Ｓｃｈｏｏｌｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋａｉｒｅｎｇ，Ｈｅｎａｎ４７５０００，Ｃｈｉｎａ）
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＡＲ；ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎ；ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒ
摘要：ＳＡＲ图像分割是ＳＡＲ图像分析中的基本问题之一，也是目标识别与检测过程中的极其关键的步骤。文章在调
研大量文献的基础上，对现有经典的、主流的ＳＡＲ图像分割算法及理论进行研究、分类和分析，并采用一种基于总体分割
精度的ＳＡＲ图像分割评价指标来对各种算法的实验结果进行对比。关键词：ＳＡＲ；图像分割；算法分类；分割评价指标中图分类号：ＴＰ７９文献标志码：Ａ文章编号：１００６ — ８２２８（２０１７）０５ — ０１ — ０４
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＳＡＲｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎＳＡＲｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｉｔｉｓａｌｓｏｔｈｅｋｅｙｓｔｅｐｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｃｌａｓｓｉｃａｌｎｄａｍａｉｎｓｔｒｅａｍＳＡＲｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
计算机时代２０１７年第５期
ＤＯＩ：１０．１６６４４／ｊ．ｃｎｋｉ．ｃｎ３３ — １０９４／ｔｐ．２０１７．０５．００１
ＳＡＲ图像分割算法综述
宋国磊，侯巍
（河南大学计算机与信息工程学院，河南开封４７５０００）
ａｎｄｔｈｅｏｒｉｅｓａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ，ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｂａｓｅｄｏｎａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｌｉｔｅｒａｕｒｔｅｓ，ａｎｄｔｈｅＳＡＲｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
处理过程，是图像分析中一个基础的问题。其中ＳＡＲ景。根据像素灰度值与最佳阈值的关系，可以把目标
图像分割技术的发展可以追溯￣Ｊ，２０世纪８０年代，经过从背景中提取出来，该方法的优点在于易于实现，给但是对于灰度均匀性的图几十年的发展，已经提出多种基于不同理论的方法。定阈值后分割速度非常快，很难找到一个阈值将他们分割开来。经典的目前，ＳＡＲ图像分割处理技术已经有较多的研究像来说，成果［３－５１，但由于ＳＡＩｌ地物场景的复杂性，致使各种分阈值法是ＯＴＳＵ。ＯＴＳＵ算法分析如下。割算法都有较大的针对性，通用性不好。本文对现有大类间方差法（ＯＴＳＵ法），是由大津展之在１９７９分割算法，并根据ＳＡＲ图像分割所使用的理论差异的年提出来。该方法是在判决分析的基础上推导出来特点，把图像分割方法分为基于阈值、水平集、模糊聚的，是一种自动的无参数无监督阈值分割方法。它是类和混合模型四类。