赵晓辉 姜义成朱同宇

（哈尔滨工业大学 哈尔滨 150001）

基于表征转换机的SAR图像目标分割方法

赵晓辉 姜义成*朱同宇

（哈尔滨工业大学 哈尔滨 150001）

针对SAR（Synthetic Aperture Radar）图像中的目标分割问题，由于目标与杂波空间模式（像素强度和分布）不同，通过分析图像空间模式的方式可达到分辨目标和杂波并分割目标的目的。该文基于表征转换机理论提出一种有效的SAR图像目标分割方法，该算法分析SAR图像中的空间模式，计算其与参考杂波图像的相似程度，最后将与参考杂波相似程度较高的部分消除以达到分割目标的目的，并在衡量相似度部分使用基于累积直方图的自动阈值选取办法。仿真和实测数据的实验验证了此算法的有效性。

合成孔径雷达；目标分割；表征转换机；极限学习机

引用格式：赵晓辉， 姜义成， 朱同宇.基于表征转换机的SAR图像目标分割方法［J］.雷达学报， 2016， 5（4）: 402-409.

DOI: 10.12000/JR16066.

Reference format: Zhao Xiaohui， Jiang Yicheng， and Zhu Tongyu.Target segmentation method in SAR images based on appearance conversion machine［J］.Journal of Radars， 2016， 5（4）: 402-409.DOI: 10.12000/JR16066.

1 引言

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）具有全天时、全天候执行遥感监视任务的能力，其可以通过相干积累目标的多次回波得到目标的2维SAR图像［1，2］。一幅SAR图像通常由感兴趣目标和杂波组成。在实际环境中，由于较强的海杂波或地杂波的影响，使得感兴趣目标与杂波背景间的分界更不明显，这种弱分界增加了目标分割的难度。精确的目标分割结果有利于提高后续图像处理的有效性，如根据分割得到的目标轮廓可更精确地估计目标所处的姿态，进而提高姿态矫正的有效性。

图像分割算法主要包括两类：基于局部的分割算法和基于全局的分割算法。……