基于偏微分方程的SAR卫星图像轮廓提取技巧研究

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基于偏微分方程的SAR卫星图像轮廓提取技巧研究

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毕业论文范文题目：基于偏微分方程的SAR卫星图像轮廓提取技巧研究，论文范文关键词：基于偏微分方程的SAR卫星图像轮廓提取技巧研究
基于偏微分方程的SAR卫星图像轮廓提取技巧研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：对图像中目标的轮廓进行提取,是数字图像处理中的一项基本问题。其目标在于从图像中分别出人们感兴趣的目标物体或者区域,是对图像做进一步分析跟懂得的重要前提跟必要步骤。在遥感、医学、军事等范畴中,有侧重要的利用价值。长期以来,人们对此进行了大量的研究。近（文章此处忽略..）年来,基于偏微分方程的图像宰割方法逐步成为该范畴的研究热点,得到了蓬勃发展。本文针对基于偏微分方程的轮廓提取技巧进行了探讨,重点研究了在SAR卫星图像处理中的应用。基于偏微分方程的图像宰割方法的核心是曲线演变实际,在此基本上发展起来多种活动轮廓模型（略..）,如Snake模型、GAC模型、Chan-Vese模型等。此类模型利用能量泛函及极小化的手段,促使样条曲线紧缩并结束于目标边界处,达到轮廓提取的目标,对目标物体的拓扑变更存在较好的适应性,得到了广泛的利用。然而SAR卫星图像存在本身独有的特点,有时（此处忽略..）会因为入射角度差别或者雷达天线物理误差而带有亮度偏差。在实际中,偏差域会导致活动曲线的收敛偏离轮廓。针对该问题,本文提出了一种亮度改正跟轮廓提取的变分模型,在不依附于额定参数跟限度前提的情况下,去除SAR图像的偏差域。在此基本上,针对亮度校订带来的（文章此处忽略..）轮廓弱化问题,在轮廓提取中采取改进的GAC模型。在结束函数中增加一项权重项,将图像梯度信息跟利用张量投票方法得到的Saliency场结合,达到晋升弱轮廓处结束函数权重的目标。通过第五章的实验成果,并与其它方法进行对比分析,阐明了该方法的有效性。

以上为本篇毕业论文范文基于偏微分方程的SAR卫星图像轮廓提取技巧研究的介绍部分。

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