基于Gibbs-Markov 随机场与连通聚类的SAR图像恢复

摘要

在传统的马尔可夫随机场(MRF)的图像建模方法基础上利用合成孔径雷达(SAR)图像的固有特性对Gibbs-MRF模型进行改进复原SAR图像,并进一步提出用数字形态学中连通性理论进行图像分割.在SAR图像像素空间的邻域内,估计最大后验概率(MAP)时引用Gamma分布代替传统的瑞利分布恢复数据,同时利用像素强度值相关性的连通模型将目标较好地提取出来.充分利用了SAR图像的数字形态信息和像素强度之间的相关性,得到了更好的分割效果.仿真实验说明本文方法是有效的.