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针对SAR图像目标的精确分割问题,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)和Gabor滤波器分别提取图像特征,然后采用脉冲耦合神经网络(PCNN)对目标区域进行增强,提出了一种分割算法。分别对图像进行NSCT分解和Gabor滤波,对NSCT域的高、低频子带系数构造一个特征图,对Gabor滤波的不同尺度构造对应的特征图,对所获取的各个特征图用PCNN进行目标增强,最后对增强的特征图进行合理合并与分割。利用MSTAR SAR数据库中各种干扰强度下的图像进行了实验,结果表明,相比于模糊C均值、马尔可夫随机场等常见的分割算法,所提出的算法分割结果更为准确,同时受噪声干扰更小。 相似文献
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太赫兹干涉成像是一种基于频谱域的成像方法,通过对目标场景的频谱域信息采样重构目标图像,避免了逐像素扫描,所需的探测阵元数目少,在图像获取速率和成像分辨率上具有发展潜力。研究了太赫兹干涉成像原理及其实现方法,分析了成像分辨率和有效视场问题。通过仿真实验分析了目标场景中存在噪声对成像质量的影响,表明干涉成像对目标噪声较为敏感。对安检应用场景的反射成像模式进行了分析,证明了原理系统的适用性。仿真结果所得结论可为太赫兹干涉成像系统设计和实际应用提供理论依据和技术支持。 相似文献
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