基于 NSCT 域特征和 PCNN 的SAR 图像目标分割

摘要

针对 SAR 图像的目标自动分割问题，在分析非下采样轮廓波变换和脉冲耦合神经网络的基础上，提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和 PCNN 的 SAR 图像目标分割算法。对 SAR 图像经过 NSCT 分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理。对低频图用 PCNN 进行分割以获取目标所在的区域，对高频子带构造了特征图，对特征图利用 PCNN 进行分割以获取目标的精细结构。利用 MSTAR 数据进行了仿真实验，并与基于模糊 C 均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比。实验结果表明，所提出算法对 SAR 图像目标的分割结果更为准确，同时较其它算法具有更强的抗噪性能，是一种有效可行的 SAR 目标分割算法。%10.3969/j.issn.1003-501X.2012.09.014