谢乾坤
- 作品数：1 被引量：16H指数：1
- 供职机构：南京航空航天大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：中国科学院海洋环流与波动重点实验室开放基金江苏高校优势学科建设工程资助项目国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割被引量：16
- 2012年
- 图像分割是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像海面溢油检测的关键步骤之一,将核模糊C均值(kernel fuzzy C-means,KFCM)聚类方法及Chan-Vese(CV)模型应用于海面溢油SAR图像分割,为了解决单一KFCM方法分割精度不够高,及传统CV模型对初始条件敏感和收敛速度低的问题,提出了一种基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割方法。首先利用KFCM算法将海面溢油SAR图像从原始样本空间映射到高维特征空间,得到聚类结果;然后将其作为CV模型的初始条件,以降低CV模型对初始条件的敏感性,并利用图像边缘强度取代传统CV模型中的Dirac函数,以提高模型的收敛速度和对不同SAR图像的适应性。大量实验结果表明,所提出的基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割方法具有分割精度高、运算速度快的优点。
- 吴一全郝亚冰吴诗婳张宇飞谢乾坤
- 关键词：SAR图像图像分割
