梯度-纹理特征超像素分割的SAR图像阴影识别

作者：张向阳; 罗小军^*; 包佳文; 冯钰玲

来源：遥感信息, 2023, 38(04): 106-112.

DOI：10.20091/j.cnki.1000-3177.2023.04.013

• SAR
• 阴影
• 自动识别
• 纹理特征
• 超像素分割

为了克服基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像阴影自动识别中图斑离散和精度低的问题，提出基于梯度-纹理特征超像素分割的SAR图像阴影自动识别方法。首先，提取SAR图像梯度和纹理特征；然后，综合SAR图像梯度和纹理特征进行主成分分析，再采用简单线性迭代聚类算法(SLIC)对前3个主成分合成的图像进行超像素分割；最后，以超像素为分析单元，采用恒虚警率(CFAR)检测算法识别SAR图像阴影。采用MSTAR图像数据集开展实验，并与“像素+CFAR”和“SAR图像超像素分割+CFAR”阴影识别方法进行定性和定量对比。对比实验显示，该方法识别阴影的MIoU值最高(0.882),Hausdorff距离最小(43.55)。实验结果表明，该方法不仅有效解决了SAR图像阴影识别图斑离散问题，而且识别阴影的准确度、识别的阴影边界与真实边界的符合程度均达到了较理想的效果。

• 单位
  西南交通大学