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Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割
被引量：
15
1
作者
吴一全
吉玚
+1 位作者
沈毅
张宇飞
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期678-690,共13页
为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后...
为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后分别将得到的溢油区域和溢油粗略轮廓作为CV模型的局部区域和初始轮廓,以降低CV模型的场景复杂度及其对初始条件的敏感性。CV模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管能够得到渐进型边界图像,但其分割结果存在误差。本文采用了加入移动因子的改进CV模型降低分割误差,提高收敛速度。实验结果表明,提出的海面溢油SAR图像分割方法具有分割边界定位准确、运行高效和无需设置初始条件等优点。
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关键词
海面
溢油
监测
SAR遥感图像
图像分割
TSALLIS熵
改进CV模型
原文传递
题名
Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割
被引量：
15
1
作者
吴一全
吉玚
沈毅
张宇飞
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室
中国科学院海洋环流与波动重点实验室
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期678-690,共13页
基金
国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室资助项目(编号:201112)
中国科学院海洋环流与波动重点实验室开放基金课题(编号:KLOCAW1110)
国家自然科学基金(编号:60872065)~~
文摘
为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后分别将得到的溢油区域和溢油粗略轮廓作为CV模型的局部区域和初始轮廓,以降低CV模型的场景复杂度及其对初始条件的敏感性。CV模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管能够得到渐进型边界图像,但其分割结果存在误差。本文采用了加入移动因子的改进CV模型降低分割误差,提高收敛速度。实验结果表明,提出的海面溢油SAR图像分割方法具有分割边界定位准确、运行高效和无需设置初始条件等优点。
关键词
海面
溢油
监测
SAR遥感图像
图像分割
TSALLIS熵
改进CV模型
Keywords
marine spill oil detection, Synthetic Aperture Radar remote sensing image, image segmentation, Tsallis entropy, improved CV model
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割
吴一全
吉玚
沈毅
张宇飞
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
15
原文传递
已选择
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导出题录
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参考文献
引证文献
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