【摘 要】
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针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足，本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先，
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016
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针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足，本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先，利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息，并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型；然后，利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值，并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明，与小波域SAR图像快速分割方法相比，该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像，信息提取更为有效，分割结果更佳；同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度，粒子群搜索的收敛精度更高，运算时间更少。
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