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關(guān)鍵詞：sar圖像分割 多閾值 降斑各向異性擴(kuò)散 最大類(lèi)間方差 自適應(yīng)量子遺傳算法 

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)Otsu多閾值分割方法對(duì)SAR圖像分割存在對(duì)噪聲敏感且計(jì)算量大的問(wèn)題,提出了一種結(jié)合降斑各向異性擴(kuò)散(speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)和自適應(yīng)量子遺傳算法的Otsu多閾值SAR圖像分割方法。首先,利用SRAD對(duì)SAR圖像進(jìn)行濾波,濾除其相干斑噪聲,并通過(guò)獲取濾波迭代過(guò)程中圖像間的平均結(jié)構(gòu)相似度,有效地控制迭代過(guò)程;通過(guò)圖像的直方圖和閾值的組合來(lái)定義圖像的類(lèi)間方差。然后,將閾值的組合編碼為量子染色體;設(shè)置若干量子染色體構(gòu)成初始閾值組合種群,并對(duì)每個(gè)組合個(gè)體以定義的類(lèi)間方差作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)價(jià)。利用量子旋轉(zhuǎn)門(mén)作用于量子染色體疊加態(tài)的基態(tài)實(shí)現(xiàn)其進(jìn)化,并根據(jù)相鄰兩代量子染色體的差異,逐代地調(diào)整量子旋轉(zhuǎn)角的大小;以最終演化的閾值組合種群中適應(yīng)度最大的閾值組合個(gè)體作為最優(yōu)閾值組合,實(shí)現(xiàn)SAR圖像最優(yōu)多閾值分割。為驗(yàn)證所提出的分割方法,對(duì)模擬和真實(shí)SAR圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。定性和定量評(píng)價(jià)結(jié)果表明了該方法的可行性和有效性。

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