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遥感技术与应用
综述     
合成孔径雷达图像分割研究进展
万-玲1,2,3,尤红建1,2,3,程跃兵4,卢晓军5
(1.中国科学院大学,北京-100039;2.中国科学院电子学研究所,北京 100190;
3.中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京 100190;
4.上海机电工程研究所,上海-201109;5.中国国际工程咨询公司,北京 100048)
Research Progress of Synthetic Aperture Radar Image Segmentation
Wan Ling1,2,3,You Hongjian1,2,3,Cheng Yuebing4,Lu Xiaojun5
(1.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039,China)
(2.Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China;
(3.Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and ApplicationSystem Beijing 100190,China;
4.Shanghai Eletro-Mechanical Engineering Institute,Shanghai 201109,China;
5.China International Engineering Consulting Corporation,Beijing,100048,China)
 全文: PDF(7965 KB)  
摘要:
图像分割是SAR图像分析的关键步骤,高质量的分割结果是发挥SAR图像应用潜力的保证。近年来,在SAR传感器蓬勃发展的背景下,SAR图像应用受到更为广泛的重视。然而相比光学图像,SAR自身的成像特点使其在分割时更难得到理想的结果。而随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,SAR图像分割研究取得了快速进展。系统地总结了SAR图像分割的相关研究进展,在归纳分类的基础上,重点对基于模糊C均值、马尔科夫随机场、区域信息、统计分布、水平集、多层次特征及深度学习等热点方法的发展与最新研究进行了综述。最后针对SAR图像分割技术进行了展望。
关键词: 图像分割合成孔径雷达模糊聚类马尔科夫随机场水平集统计模型    
Abstract:
Image segmentation is an indispensable part for synthetic aperture radar (SAR) image automatic interpretation.Segmentation results with high-quality are the guarantee of SAR image applications.In addition,owing to the development of SAR sensors,the segmentation task based on SAR image has been widely concerned in recent years.However,compared with the optical images,the unique properties of SAR images lead to great challenge in SAR image segmentation.With the development of pattern recognition,machine learning,remote sensing technology and other related techniques,SAR image segmentation has made great progress.This paper reviews the progress of SAR image segmentation,and then puts its emphasis on the summary of the widely used algorithms:FCM,MRF,statistical model,region information,level set,multi-scale and deep learning,etc.Finally,several viewpoints for the future research of SAR image segmentation are proposed.
Key words: Image segmentation    Synthetic aperture radar (SAR)    FCM    MRF    Level set    Statistical model
收稿日期: 2017-03-02 出版日期: 2018-03-16
:  TP751  
基金资助: 国家自然科学基金项目“顾及多特征的匹配与建筑物变化检测一体化处理研究”(41601402)。

作者简介: 万玲(1993-),女,辽宁沈阳人,博士研究生,主要从事SAR图像处理及应用研究。E-mail:wanling15@mails.ucas.ac.cn。
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万玲
尤红建
程跃兵
卢晓军

引用本文:

万玲,尤红建,程跃兵,卢晓军. 合成孔径雷达图像分割研究进展[J]. 遥感技术与应用, 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.1.0010.

Wan Ling,You Hongjian,Cheng Yuebing,Lu Xiaojun. Research Progress of Synthetic Aperture Radar Image Segmentation. Remote Sensing Technology and Application, 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.1.0010.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2018.1.0010        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2018/V33/I1/10

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