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基于机器视觉的多目标sar图像阈值分割仿真

武尧  刘振宇  谷亚宁  
【摘要】:针对传统sar图像阈值分割方法复杂度较高,导致分割后的图像较为模糊,分割耗时较长的问题,提出基于机器视觉的多目标sar图像阈值分割方法。分析机器视觉的硬件组成与光源照明、光学镜头以及CCD摄像机等关键技术;在多目标优化基础上建立多目标模型,利用两个目标时情况代替sar图像的多目标散射区;通过微偏分方程对sar图像做去噪处理,保证模糊部分的边缘细节不丢失,并根据降噪图像的特点,锁定阈值搜索范围;最后在机器视觉基础上确定子图像大小,并建立局部图像的灰度直方图,经过线性灰度变换,选取最佳阈值,完成图像分割。仿真结果表明,所提方法能够快速并准确的完成多目标sar图像阈值分割,在图像阈值分割中具有一定可行性和有效性。

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