一种基于分水岭算法和字典学习的SAR图像分割方法

摘要

本发明公开了一种分水岭算法和字典学习的SAR图像分割方法，该方法包括：利用去噪算法对原图像进行预处理，使图像变的更加平滑，同时提取三层小波特征；利用K‑means算法对原图像进行初次分割；求出训练图像的形态梯度图像，算出浮点活动图像，再用分水岭算法进行分割；每一个小块区域内的数据看作一类数据的数据集合，将该集合中的所有数据分别和每一类字典中的原子计算最近邻，对应每一类字典我们都可以得到一个统计直方图，计算对应于每一类的直方图和原始训练数据得到的该类的直方图之间的误差；判断在哪一类上的误差最小，就将集合内的数据划分为哪一类，依次将所有的小块区域进行划分，得到最终的分割结果。与传统的SAR图像分割方法相比，本发明在识别过程中的有效性和准确性更高，并且算法复杂度较低。