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由于空间目标姿态变化较大，且其灰度与地球背景差异较小，传统CV（Chan and Vese）模型难以获得理想的分割结果。针对目标被部分遮挡或部分信息丢失情况下CV模型不能正确识别问题，Chan和Zhu在CV模型基础上引入先验能量项，构建的先验形状模型只具有旋转、缩放和平移不变性。本文提出了一种先验形状约束的变分水平集改进模型，用于分割星空及复杂地球背景下的空间目标。在保持先验形状模型具有旋转、缩放...
基于Otsu和改进CV模型的SAR图像水域分割算法
合成孔径雷达 水域分割 Otsu CV模型
2013/8/20
图像分割是SAR图像处理中基本而关键的技术之一，也是影响SAR图像自动解译性能的一个重要步骤。由于受相干斑噪声影响严重，SAR图像分割一直是一个公认的难题。针对Otsu算法对SAR图像分割精度不高以及CV模型对初始条件敏感和演化效率低等问题，本文提出了一种融合分割算法。采用快速一维Otsu算法对图像进行粗分割，分别将得到的水体区域和水体轮廓作为CV模型的分割区域和初始条件，降低了CV模型的场景复杂...