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基于核模糊c—均值聚类与阈值分割的SAR影像分割算法


龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 基于核模糊 c—均值聚类与阈值分割的 SAR 影像分割算法 作者:邱双双 来源:《科技创新与应用》2014 年第 35 期 摘 要:由于 SAR 影像存在强烈的相干斑点噪声,传统的方法分割方法存在缺陷。文章在 SAR 影像分割研究中引入模糊聚类分析,设计了基于核模糊 c-均值聚类与阈值分割结合的 SAR 影像分割算法,对 SAR 影像实现分割实验,通过实验分割结果的分析,证明了算法的可 靠性。 关键词:SAR 影像分割;多项式核模糊 c-均值聚类;阈值分割 引言 近年来,SAR 影像在国民经济、科技、资源利用的作用日益突出,其在国防军事中的重 要地位更是不可小觑。国内外对 SAR 影像的分割研究中,分割方法可分为基于图像驱动及基 于模型驱动的方法。前一种方法有基于直方图阈值、边缘检测、区域增长等的算法,后一种方 法有基于马尔可夫随机场、模糊理论、神经网络、多尺度和分水岭等模型算法。两类 SAR 影 像分割方法各自存在缺陷。 文章中,将模糊聚类理论应用于 SAR 海陆影像分割中,建立基于核模糊 c-均值聚类与阈 值分割结合的 SAR 影像组合分割模型,实现对 SAR 影像的分割,并对文章算法进行评价。 1 核模糊 c-均值聚类基本理论 1.1 模糊数学与模糊集合 L.A.Zadeh 在 1965 年[1]提出了模糊数学这一概念,用隶属程度来描述差异的中间过渡, 它是用精确的数学语言对模糊性的一种描述。在实际模式识别中,利用“最大隶属度原则”[2]进 行对象分类识别。 1.2 核模糊 c-均值聚类 核模糊聚类引入了模糊聚类分析与核函数,对样本进行软划分,并且对非超球体、被噪声 污染、多种模式原型混合以及不对称数据等多种数据结构分割更为理想。Girolami M[3]和张莉 等[4]提出了将核函数引入到聚类分析中,在高维特征空间中进行聚类。伍忠东等[5]进一步构 造基于核函数的模糊核 c-均值算法(KFCM)。曲福恒等[6]利用 Zangwill 收敛性定理,证明了 核模糊 c-均值聚类算法( KFCM) 的收敛性。 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 2 SAR 组合分割算法 2.1 图像预处理 选择增强 Lee 滤波器对 SAR 原影像进行斑点去噪。 2.2 SAR 影像粗分割 选用多项式核模糊 c-均值聚类算法(以下记为 pKFCMClust)将图像分割为 3 类:为油 膜,水体和待分类别。 2.3 SAR 影像细分割 细分割中,对粗分割中的待分类别区域单独进行阈值分割细分,最终划分为两类。 3 分割实验 文章采用的数据为青岛附近海域 SAR 影像,摄于 2010 年 7 月 4 日,影像上有海水和油膜 两种物体。 3.1 实验 图 1 实验 1 分割处理图 从实验结果图中可看出,经文章算法处理的分割图的轮廓更接近于实际边缘的轮廓,不受 高亮杂质噪声的影响,分割效果较好。 3.2 实验结果 从上述实验的评价结果来看,经文章算法处理得到的目标接近于真实目标,具有较为理想 的分割效果。 4 结束语 文章章在 SAR 影像分割研究中引入模糊聚类分析,设计了基于核模糊 c-均值聚类与阈值 分割结合的 SAR 影像分割算法,对 SAR 影像实现分割实验。从实验分析结果可以得出结论: 核模糊 c-均值聚类算法能较好得抑制 SAR 噪声,分割结果的目标不含过多杂质,对 SAR 影像 的分割具有较高的可靠性。 参考文献 [1]L.E.Zadeh.Fussy sets[J]

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