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题名基于改进CV模型的SAR图像水域检测方法
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作者
周小健
于子桓
吴诗婳
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机构
中国电子科技集团公司第二十八研究所
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出处
《指挥信息系统与技术》
2022年第1期64-68,73,共6页
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基金
装备发展部“十三五”预研课题(41412030901)资助项目。
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文摘
为了能更快速、准确地将河流从背景中提取出来,提出了一种基于改进无边缘主动轮廓(Chan-Vese,CV)模型的合成孔径雷达(SAR)图像水域检测方法。首先,采用基于优化的人工蜂群(ABC)算法的倒数交叉熵多阈值选取方法提取初始水域;然后,在检测结果中引入移动因子改进传统CV模型,加快收敛速度的同时提高水域检测精度;最后,大量试验结果表明,该方法解决了单一阈值分割法分割精度不够高和传统CV模型收敛速度低、对初始条件敏感的问题,能更快速准确地分割出水域。
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关键词
水域检测
SAR图像
倒数交叉熵
优化的ABC算法
带移动因子cv模型
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Keywords
water detection
synthetic aperture radar(SAR)image
reciprocal cross entropy
optimized artificial bee colony(ABC)algorithm
chan-vese(cv)model with motion factor
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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