学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于偏微分方程的SAR卫星图像轮廓提取技术研究

作　者: 罗华林
导　师: 张桂戌
学　校: 华东师范大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 轮廓提取 SAR卫星图像亮度偏差偏微分方程
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 66次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

对图像中目标的轮廓进行提取,是数字图像处理中的一项基本问题。其目的在于从图像中分离出人们感兴趣的目标物体或者区域,是对图像做进一步分析和理解的重要前提和必要步骤。在遥感、医学、军事等领域中,有着重要的应用价值。长期以来,人们对于此进行了大量的研究。近年来,基于偏微分方程的图像分割方法逐渐成为该领域的研究热点,得到了蓬勃发展。本文针对基于偏微分方程的轮廓提取技术进行了探讨,重点研究了在SAR卫星图像处理中的运用。基于偏微分方程的图像分割方法的核心是曲线演化理论,在此基础上发展起来多种活动轮廓模型,如Snake模型、GAC模型、Chan-Vese模型等。此类模型利用能量泛函及极小化的手段,促使样条曲线收缩并停止于目标边界处,达到轮廓提取的目的,对目标物体的拓扑变化具有较好的适应性,得到了广泛的应用。然而SAR卫星图像具有自身独有的特点,有时会因为入射角度差异或者雷达天线物理误差而带有亮度偏差。在实践中,偏差域会导致活动曲线的收敛偏离轮廓。针对该问题,本文提出了一种亮度矫正和轮廓提取的变分模型,在不依赖于额外参数和限制条件的情况下,去除SAR图像的偏差域。在此基础上,针对亮度校正带来的轮廓弱化问题,在轮廓提取中采用改进的GAC模型。在停止函数中增加一项权重项,将图像梯度信息和利用张量投票方法得到的Saliency场结合,达到提升弱轮廓处停止函数权重的目的。通过第五章的实验结果,并与其它方法进行对比分析,说明了该方法的有效性。

全文目录

论文摘要  6-7
ABSTRACT  7-8
目录  8-10
第1章绪论  10-16
  1.1 绪论  10-15
    1.1.1 数字图像处理  10-13
    1.1.2 图像分割概述  13-14
    1.1.3 合成孔径雷达(SAR)图像  14-15
  1.2 研究意义  15
  1.3 本文主要工作  15
  1.4 本文章节结构  15-16
第二章传统图像分割方法  16-27
  2.1 基于区域的图像分割  17-22
    2.1.1 灰度阈值法(Thresholding Method)  17-20
    2.1.2 区域增长法(Region Growing)  20-22
  2.2 基于边缘的图像分割  22-26
  小结  26-27
第三章基于PDE的图像分割  27-56
  3.1 曲线演化理论  28-29
  3.2 Snake模型  29-32
    3.2.1 基本Snake模型  29-31
    3.2.2 Snake模型的改进  31-32
  3.3 GAC模型  32-35
  3.4 GAC模型的数值计算  35-39
    3.4.1 变分法(Calculus of Variations)  35-37
    3.4.2 GAC模型的负梯度流求解  37-39
  3.5  39-50
    3.5.1 GAC能量泛函的一阶变分  39-42
    3.5.2 水平集方法(Level Set Method)  42-44
    3.5.3 水平集方法的数值计算  44-49
    3.5.4 带有气球力的GAC模型数值计算  49-50
  3.6 GAC改进:Chan-Vese模型  50-55
    3.6.1 Chan-Vese的能量泛函  50-51
    3.6.2 Chan-Vese模型的数值计算  51-55
  小结  55-56
第四章基于PDE的亮度不均匀SAR图像分割技术研究与实现  56-64
  4.1 设计思路  56-57
  4.2 亮度矫正  57-59
  4.3 轮廓提取  59-63
    4.3.1 张量投票技术  59-62
    4.3.2 张量投票改进GAC模型  62-63
  小结  63-64
第五章实验和讨论  64-72
  5.1 实验数据和结果  64-66
  5.2 讨论  66-71
  小结  71-72
第六章总结与展望  72-73
  6.1 总结  72
  6.2 展望  72-73
参考文献  73-76
附录:作者攻读硕士学位期间发表论文  76-77
致谢  77-78

基于偏微分方程的SAR卫星图像轮廓提取技术研究

内容摘要

全文目录

相似论文