申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2024-04-10

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118247302A

主分类号：G06T7/136

分类号：G06T7/136;G06T7/11

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明提出一种基于三成分分解和似然比准则的图像自动阈值分割方法，主要用于极化SAR海岸带图像中。利用海岸带地物强散射建筑二次散射功率远远高于非强散射区域，海面区域体散射功率远远低于非海面区域的极化散射特性，该方法使用三成分分解获取的二次散射功率和体散射功率进行分割。首先根据区域均值和方差特性，使用滑动窗口进行典型样本区域的采样，确定阈值基点；然后根据所提取功率参数的变化范围，基于基点确定阈值搜索区间；最后在搜索区间，搜索似然比最大的阈值点，分割体散射功率确定低散射区域，分割二次散射功率确定强散射区域，以此实现海岸带图像的两区域或三区域分割。

主权项：1.一种基于三成分分解和似然比准则的图像自动阈值分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对于输入的极化SAR图像，进行去定向处理，通过AN修正三成分分解得到二次散射功率图Pd′和体散射功率图Pv′；步骤2：对于Pv′阈值分割和Pd′阈值分割，搜索各自对应的样本区域；步骤3：以Pv′和Pd′样本区域功率均值μv和μd作为阈值基点，确定Pv′阈值搜索区间和Pd′阈值搜索区间；步骤4：搜索体散射功率阈值：对于图像全局区域，在Pv′阈值搜索区间从区间下限值开始依次增高阈值λ，根据 计算∧λ，搜索∧λ第一次达到极大值的阈值点λv，将Pv′≤λv的区域确定为低散射区域ΩL；其中图像整体平均功率为μ0，μ1为Pv′λ的第一分割区域的平均功率，μ2为Pv′≤λ的第二分割区域的平均功率，区域i的像素数为mi；步骤5：搜索二次散射功率阈值搜索：对于Pv′λv的非低散射图像区域，在Pd′阈值搜索区间从区间上限值开始依次降低阈值λ，根据 计算∧′λ，搜索∧′λ第一次达到极大值的阈值λd，将Pd′λd的区域确定为强散射区域ΩH；其中μ′为将Pv′分割出的低散射区域从待分割的图像区域中去掉后的剩余非低散射区域的功率平均值，μ′1为Pd′λ的第一分割区域的平均功率，μ′2为Pd′≤λ的第二分割区域的平均功率，区域i的像素数为m′i；步骤6：分割结果输出：若仅仅进行两区域阈值分割，则根据分割类型选择ΩL或ΩH结果输出；若需要进行三区域阈值分割，则将ΩL和ΩH以外区域分割为第三区域，输出三区域阈值分割结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 基于三成分分解和似然比准则的图像自动阈值分割方法

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