【摘 要】
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海陆分割是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像解译的重要内容之一,对舰船检测具有重要意义。大部分SAR图像海陆分割算法均存在不足,因此本文提出了一种基于全
【机 构】
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国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室; 91039部队; 61206部队; 国防科技大学电子科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金((61372163,61331015))资助课题
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海陆分割是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像解译的重要内容之一,对舰船检测具有重要意义。大部分SAR图像海陆分割算法均存在不足,因此本文提出了一种基于全球自洽分层高分辨率地理数据库(Global Self-consistent,Hierarchical,High-resolutionGeographyDatabase,GSHHG)与改进CV(Chan-Vese)模型结合的SAR图像海陆分割算法。该算法首先利用GSHHG数据库生成海岸线轮廓图,再以海岸线轮廓图作为CV模型分割的初始条件,降低CV模型复杂度,提高分割精度。为改进CV模型,用指数加权平均比率(Ratio of Exponentially Weighted Averages, ROEWA)算子代替Dirac函数,加快演化效率。基于星载SAR图像的实验结果表明,本文提出的海陆分割算法具有较高的精度与效率。
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