基于GSHHG数据库与改进CV模型的SAR图像海陆分割算法

摘要

海陆分割是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像解译的重要内容之一,对舰船检测具有重要意义.大部分SAR图像海陆分割算法均存在不足,因此本文提出了一种基于全球自洽分层高分辨率地理数据库(Global Self-consistent,Hierarchical,High-resolution Geography Database,GSHHG)与改进CV(Chan-Vese)模型结合的SAR图像海陆分割算法.该算法首先利用GSHHG数据库生成海岸线轮廓图,再以海岸线轮廓图作为CV模型分割的初始条件,降低CV模型复杂度,提高分割精度.为改进CV模型,用指数加权平均比率(Ratio of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子代替Dirac函数,加快演化效率.基于星载SAR图像的实验结果表明,本文提出的海陆分割算法具有较高的精度与效率.