陈鹏 赵成斌 左丽鄂

摘 要：将基于贪婪EM高斯混合模型分割方法应用到SAR图像中，同时提出了一种张量高斯混合模型的SAR图像分割方法。该方法利用张量空间保持图像空间几何结构的优势，代替一般的向量算法，实验结果证明张量高斯具备良好的分割性效果，对于SAR图像中的斑点噪声具有良好的抑制作用，作为一种针对单个或多个目标分割的SAR图像分割方法，张量高斯混合模型具备较高的实践使用价值。

关键词：高斯混合模型；SAR；图像分割；张量

众所周知，为了克服光学成像在天气与光照条件受限前提下的诸多缺陷，合成孔径雷达成像侦察技术应运而生。由于具备了高分辨率、全天候、大面积、多视角与俯角等的数据获取特性，合成孔径雷达成像侦察技术的对地穿透性能较好，越来越为世界各国对地观测领域所重视，成为传统光学成像困难地区的技术首选，更成为很多国家和地区在遥感信息获取技术方面的发展方向。而SAR图像分割作为图像处理中成像后处理的重点环节，即是当下研究的热门领域，更是研究的重点和难点。在众多针对SAR的图像目标分割方法中，阈值法作为一种应用较为广泛的方法为人所瞩目。同时，阈值化方法的缺陷也较为明显，由于该方法过于依赖像素的灰度值或者二维灰度值，而忽略了对像素的空间位置和其它如边缘信息的考虑因素，所以阈值分割法对噪声和灰度不均匀较敏感。为了充分利用空间几何结构，本文利用张量来表达图像。……