用于SAR图像分割的第二代Bandelet域HMT-3S模型

摘要

针对传统的基于变换域隐马尔可夫树(Hidden Markov Tree,HMT)模型的SAR图像分割方法不能得到较满意的区域一致性结果和较准确的分割边缘的问题,提出了一种基于第二代Bandelet域HMT-3S模型的SAR图像分割方法(BHMT-3Sseg).HMT-3S模型是一种融合了子带间相关性的HMT模型,在描述图像纹理特征时,更具合理性.BHMT-3Sseg方法采用HMT-3S模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过HMT-3S模型参数的训练、各尺度似然值的计算和基于邻域背景的多尺度融合,实现对SAR图像的分割,既能得到较为准确和连续的边缘,也增强了分割结果的区域一致性.实验表明,本文方法BHMT-3Sseg对SAR图像分割是可行有效的.