摘要

超像素分割算法作为预处理技术应该具有如下特性:快速的运算速度、较高的边缘贴合度及同质区域规则的形状。基于迭代边缘精炼(Iterative Edge Refinement,IER)的超像素快速分割算法在光学图像上取得了较好的效果。但是,由于极化SAR图像受相干斑噪声影响,并且存在许多小块的或者细长的区域,因此,当将IER算法直接用于极化SAR图像进行超像素分割时,难以获得理想的结果。针对以上问题,该文在初始化步骤,将不稳定像素点集初始化为极化SAR图像中的所有像素点而非网格边缘像素点;在为不稳定像素点的局部重贴标签中,用快速的修正Wishart距离代替颜色空间的欧式距离;然后,采用基于不相似度的后处理算法,在移除生成的孤立小面积超像素的同时保留强散射点目标;最后,基于一幅仿真图像和一幅Air SAR实测极化SAR图像,与其他3种较优的算法进行了对比实验。实验结果表明,就几种常用评价标准而言,该文算法具有较好的特性,而且该文算法计算效率高,能够生成边缘贴合度较高的、形状规则的超像素。

  • 单位
    国防科学技术大学