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一種改進的Otsu多閾值SAR圖像分割方法
關(guān)鍵詞：sar圖像分割 多閾值 降斑各向異性擴散 最大類間方差 自適應(yīng)量子遺傳算法
摘要：針對傳統(tǒng)Otsu多閾值分割方法對SAR圖像分割存在對噪聲敏感且計算量大的問題,提出了一種結(jié)合降斑各向異性擴散(speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)和自適應(yīng)量子遺傳算法的Otsu多閾值SAR圖像分割方法。首先,利用SRAD對SAR圖像進行濾波,濾除其相干斑噪聲,并通過獲取濾波迭代過程中圖像間的平均結(jié)構(gòu)相似度,有效地控制迭代過程;通過圖像的直方圖和閾值的組合來定義圖像的類間方差。然后,將閾值的組合編碼為量子染色體;設(shè)置若干量子染色體構(gòu)成初始閾值組合種群,并對每個組合個體以定義的類間方差作為評價標(biāo)準(zhǔn)進行適應(yīng)度評價。利用量子旋轉(zhuǎn)門作用于量子染色體疊加態(tài)的基態(tài)實現(xiàn)其進化,并根據(jù)相鄰兩代量子染色體的差異,逐代地調(diào)整量子旋轉(zhuǎn)角的大小;以最終演化的閾值組合種群中適應(yīng)度最大的閾值組合個體作為最優(yōu)閾值組合,實現(xiàn)SAR圖像最優(yōu)多閾值分割。為驗證所提出的分割方法,對模擬和真實SAR圖像進行了實驗。定性和定量評價結(jié)果表明了該方法的可行性和有效性。
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