摘要
针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.
出版日期
2013年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
