SAR图像分割算法综述

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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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。

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。

基于模糊聚类的SAR图像分割算法研究摘要：本文针对合成孔径雷达（SAR）图像分割问题，提出了一种新的基于模糊聚类的图像分割算法。

首先，通过对SAR图像进行预处理，提取出SAR图像的特征向量；其次，利用模糊聚类算法对特征向量进行聚类，得到不同的图像区域；最后，根据聚类结果，对原始SAR图像进行分割。

在仿真实验中，本算法在分割准确率和分割速度方面均比传统算法有较大的提升，具有良好的应用前景。

关键词：SAR图像；图像分割；模糊聚类；特征向量；分割准确率；分割速度1. 引言SAR图像具有极高的分辨率和时空特性，因此在军事、遥感等领域得到了广泛应用。

其中，SAR图像分割是SAR图像处理中的重要问题，其目的是将SAR图像划分为不同的区域，进而对图像进行进一步分析和处理。

传统的SAR图像分割算法主要基于阈值、边缘和区域生长等方法，但这些方法往往受到图像噪声、复杂背景和弱边缘等问题的影响，导致分割结果不够准确。

因此，提出一种高效、精确的SAR图像分割算法具有重要的理论与实际意义。

2. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法，其基本思想是将图像像素划分为不同的类别。

与传统的聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个类别，从而能够更灵活地适应图像的复杂性。

本文采用了基于模糊C均值（FCM）算法的图像分割方法，其主要流程如下：1）初始化隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C；2）通过更新隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C，得到新的聚类结果；3）根据聚类结果计算目标函数值，若满足停止条件，则输出最终聚类结果；否则返回第二步。

3. 基于模糊聚类的SAR图像分割算法本文提出的基于模糊聚类的SAR图像分割算法主要包括以下步骤：1） SAR图像预处理。

在本算法中，采用小波变换对SAR图像进行去噪处理和图像增强，得到具有更好特征的SAR图像。

2）特征向量提取。

将预处理后的SAR图像划分为若干个大小相同的区域，然后提取每个区域的特征向量作为聚类的输入。

SAR图像特点及其处理技术研究综述摘要：随着SAR成像系统的快速发展，SAR图像已经成为遥感领域主要的分析数据源。

SAR图像和传统光学图像相比有着独特的特点，主要包括其具有相干斑噪声、图像内容丰富且包含地物面积大、图像数据量大等。

针对这些特点，分析总结了SAR图像在应用前的处理技术，主要为SAR图像配准技术，对该技术进行了总结分析，并对未来SAR图像的处理提出了展望。

关键词：合成孔径雷达；SAR图像；图像配准引言：SAR是合成孔径雷达的简称，是一种具有距离高分辨能力和方位高分辨能力的成像雷达，可以获取地球的空间信息，具有全天候、全天时的特点。

随着SAR技术的快速发展，SAR图像的获取成本降低，获取也更加方便快捷，它的成像方式弥补了红外成像、可见光成像的缺陷，在民用和军事领域也发挥着越来越大的作用。

随着SAR成像技术的不断成熟，对SAR图像的解译与应用的研究显得更加迫切，SAR图像配准是不同的SAR图像之间融合的基础，也是SAR图像变化检测，提取兴趣目标的基础，具有重要的研究意义和广泛的应用前景。

一、SAR图像特点SAR图像是一种斜距投影的相干成像，因此在几何特性上与可见光图像有着很大的差异。

与传统的光学图像相比，由于成像照射角度、照射时长以及实际地物的变化等原因，导致SAR对相同场景的探测图像所对应的纹理和灰度不一致，SAR的成像系统不可避免的存在相干斑噪声对图像的精细结构、可分辨率和可理解性的破坏。

SAR图像可以用均值、方差、最大值、最小值和相关系数等统计特征来简单描述其特征。

方差主要体现了SAR图像中内容的活动性，最大值和最小值描述了SAR图像的动态范围。

SAR图像服从特定的统计特征，单视SAR幅度图像服从瑞利分布,多视图像服从2N个自由度的Γ分布。

同时因为受到乘性相干斑噪声的干扰，使得SAR图像中相邻像素的相关性降低,因此相比一般的光学图像，其特点十分显著。

二、SAR图像配准技术因为SAR图像与传统光学影像有较大的差异，所以传统的配准方法并不适合于SAR影像配准。

标题：深度解析 SAR 频谱分割算法及其在 MATLAB 中的应用一、引言在合成孔径雷达（SAR）图像处理领域，频谱分割算法是一种常用的图像分割方法，能够有效地提取图像中的目标信息。

本文将对 SAR 频谱分割算法进行深入探讨，并结合 MATLAB 中的实际应用，为读者带来全面、深入的理解和应用指导。

二、SAR 频谱分割算法原理1. SAR 图像的特点SAR 图像具有高分辨率、丰富的信息和复杂的背景等特点，使得目标提取和分割成为一项具有挑战性的任务。

2. 频谱分割算法概述频谱分割算法基于 SAR 图像的频谱特性，通过分析目标在频域上的特征来实现目标提取和分割。

该算法主要包括幅度谱分析、相位谱分析和滤波处理等步骤。

3. SAR 频谱分割算法流程（1）数据预处理对 SAR 图像进行预处理，包括辐射定标、大气校正等操作，以减小背景噪声和增强目标信息。

（2）幅度谱分析利用傅立叶变换等方法，将 SAR 图像转换到频域，提取目标的幅度谱信息，并进行特征分析。

（3）相位谱分析通过相位谱分析，进一步提取目标在频域上的相位信息，探索目标与背景的相对运动等特征。

（4）滤波处理采用滤波器对目标信息进行增强，抑制背景干扰，提高目标分割的准确性和稳定性。

（5）后处理与结果展示对分割后的目标进行后处理，如形态学处理和连通区域分析，并将结果进行可视化展示。

三、MATLAB 中的 SAR 频谱分割算法实现1. SAR 图像数据读取与预处理在 MATLAB 中，可以利用 SAR 图像处理工具箱或自定义函数进行SAR 图像的读取和预处理，包括数据校正、去噪等操作。

2. 频谱分割算法实现利用 MATLAB 提供的信号处理和图像处理工具，可以方便地实现频谱分割算法的各个步骤，包括傅立叶变换、滤波处理、特征提取等。

3. 结果分析与可视化通过 MATLAB 统计分析和图像处理工具，可以对频谱分割算法的结果进行量化评价和可视化展示，直观地呈现目标提取和分割效果。

SAR图像分割算法综述作者：宋国磊侯巍来源：《计算机时代》2017年第05期摘要： 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）05-01-04Overview of SAR image segmentation algorithmSong Guolei， Hou Wei（School of computer and information engineering， Henan University， Kaifeng， Henan 475000， China）Abstract： SAR image segmentation is one of the basic problems in SAR image analysis， and it is also the key step in the process of target recognition and detection. In this paper， the existing classical and mainstream SAR image segmentation algorithms and theories are studied， classified and analyzed based on a large number of literatures， and the SAR image segmentation evaluation indicators based on the overall segmentation accuracy are used to compare the experimental results of various algorithms.Key words： SAR； image segmentation； algorithm classification； segmentation evaluation indicator0 引言图像分割是指将图像分成若干互不重叠的子区域，使得同一个子区域内的特征具有一定相似性、不同子区域间特征呈现较为明显的差异[1]。

各种SAR成像算法总结
（一）介绍
SAR (Synthetic Aperture Radar)成像技术是一种用来收集远距离目
标的远程遥感技术，它的优势在于具有良好的晴雨不分时，可以在夜间拍
摄和多光谱等条件下多视角拍摄等特点。

由于具有良好的分辨率、应用范
围广泛，SAR成像技术已经广泛应用于测绘、航空遥感、军事监视等领域。

SAR的成像算法是SAR成像技术的基础，它是指在给定的原始SAR数
据集上使用算法，以提取出有用的信息，生成可视为图像或图像的相关信息。

它可以根据用户需求将原始数据处理成有意义的图像，以及根据特定
的目的来分析和提取有用的信息。

SAR成像算法的种类多样，根据应用范
围和特点不同，可以分为集合成像法、多普勒成像法、干涉成像法和多普
勒微波成像法等。

（二）集合成像法
集合成像法是最常用的SAR成像算法之一，它是利用多次重复的SAR
数据，通过集中成像算法，将收集的多次SAR数据组合在一起，形成良好
的成像分辨率，从而获得较高的空间分辨率图像。

它具有易于操作、实时
性高等优势，且能够提取出反射系数、目标的形状、尺寸、傅立叶变换等
信息，为活动目标的跟踪和识别提供了便利。

一种基于graph cuts的sar图像分割方法随着现代社会发展，遥感技术及其在各个领域的应用都在不断发展，在科学研究、自然资源观测等领域都取得了重要成果，而对于传感器获取的数据进行分析处理变得越来越重要，特别是SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的分割，这是一种基于极限图切割（graph cuts）的一种边缘检测与分割算法，可以实现精确的图像分割。

一般而言，传统的像素分类方法无法克服模糊的边缘，或者不能检测出光滑的图像，而采用极限图切割技术可以解决这些问题。

极限图切割（Graph Cuts）是一种基于最小边界理论（Minimum Cut Theory）的图像分割方法，主要作用是把图像中的目标物体和背景分离开来，从而实现图像的识别和分割。

极限图切割的基本原理是建立一个二部图，将图像中的像素点作为图中的顶点，用像素点之间存在的空间距离作为边权值，和空间点之间存在的空间相似性作为边权值，构成一个有向图，然后把每条边标记为背景和前景，从而实现分割。

在极限图切割方法中，有许多重要参数，这些参数需要手动调节，有利于改善分割精度。

对于灰度、色彩、亮度等特性进行分类，可以改变极限图的边的权值，从而改变分割结果；另外，改变极限图的节点权值也会影响分割结果，节点权值可以通过图像分割中各种方法（比如最小二乘法和局部熵）计算得出。

极限图切割在SAR图像分割方面具有突出的表现，特别是对于SAR图像中的边界检测，其可以有效的检测出模糊的边缘，这使得其能够更加准确的检测出SAR图像中的物体。

总之，极限图切割在SAR图像分割方面具有很强的优势。

它可以有效的检测出模糊的边缘，从而实现较高的分割准确率，而且参数调节灵活性更好，在不同的图像分割环境下都可以取得较好的分割结果。

此外，借助极限图切割技术可以进一步检测出SAR图像中不同物体的空间关系，从而实现精准的目标识别。

因此，基于极限图切割的SAR 图像分割方法将在遥感领域发挥重要作用。

基于层次视觉计算和统计模型的SAR图像分割与理解基于层次视觉计算和统计模型的SAR图像分割与理解摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像具有成像快速、天气条件影响小等一系列优势，因此被广泛应用于军事、航空、海洋、环境等领域。

然而，由于SAR图像的复杂性和噪声特性，准确地进行图像分割和理解是一项具有挑战性的任务。

本文综述了基于层次视觉计算和统计模型的SAR图像分割与理解方法，并对其研究进展进行了分析和讨论。

1. 引言合成孔径雷达（SAR）是一种主动型雷达技术，能够通过发射和接收微波信号，获得地面的高分辨率和宽覆盖的图像。

相对于可见光图像，在夜晚和恶劣天气条件下，SAR图像能够提供较好的图像质量和更强的目标探测能力。

因此，SAR技术在军事侦察、海洋监测和环境监测等领域有着广泛的应用。

2. SAR图像分割方法2.1 基于传统特征的分割方法传统的SAR图像分割方法主要依靠手工提取的特征，如纹理、灰度等特征，通过阈值分割或区域生长等方式进行目标提取。

这些方法简单有效，但对于复杂的SAR图像，特征提取和阈值选择往往存在主观性和局限性。

2.2 基于层次视觉计算的分割方法基于层次视觉计算的分割方法利用图像中的层次结构和上下文信息进行分割。

这些方法通常采用分层聚类或分层标记树等技术，将图像分割为多个层次的区域，并对区域进行合并和处理，以得到最终的目标提取结果。

这些方法在复杂的SAR图像中具有较好的适应性和自适应性。

3. SAR图像理解方法3.1 统计模型SAR图像中的目标通常表现出特定的统计特性，如幅度分布、相位分布等。

基于统计模型的SAR图像理解方法通过建立合适的概率模型，对图像进行建模和分析，从而实现目标的分类和识别。

这些方法在处理海洋城市、林区等复杂环境中的SAR图像时表现出较好的性能。

3.2 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像处理领域取得了重要的突破。

对于SAR图像的理解，深度学习方法能够学习到图像的高级特征表示，并实现目标的自动分类和识别。