【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)由于成像研式独特而被广泛研研,但SAR图像固有的相干斑噪声使得SAR图像分割成为SAR图像处理的一个关键性难题,传统的适用于普通光学图像的分割算法不再适用
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合成孔径雷达(SAR)由于成像研式独特而被广泛研研,但SAR图像固有的相干斑噪声使得SAR图像分割成为SAR图像处理的一个关键性难题,传统的适用于普通光学图像的分割算法不再适用于SAR图像,本文引入基于图论的谱聚类算法,并进行相关实验验证。针对传统谱聚类算法运用在图像分割中存在运算时间长、分割精度低的问题,提出了一种改进的谱聚类算法。该算法提出余弦相似性加权矩阵,充分利用图像的纹理信息和空间临近信息构造相似性矩阵。在谱映射过程中,利用Nystr?m逼近策略估计相似性矩阵及其主特征向量。最后利用粒子群算法优化的k-means算法对得到的低维向量子空间进行聚类,避免直接采用k-means算法对初始值敏感,易陷入局部最优的缺点。实验证明该算法在运行时间和分割精度研面较传统谱聚类算法均有明显地提高,并且对相干斑噪声表现出很好的鲁棒性,分割效果更加准确。
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