關鍵詞：sar圖像分割 多閾值 降斑各向異性擴散 最大類間方差 自適應量子遺傳算法 

摘要：針對傳統Otsu多閾值分割方法對SAR圖像分割存在對噪聲敏感且計算量大的問題,提出了一種結合降斑各向異性擴散(speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)和自適應量子遺傳算法的Otsu多閾值SAR圖像分割方法。首先,利用SRAD對SAR圖像進行濾波,濾除其相干斑噪聲,并通過獲取濾波迭代過程中圖像間的平均結構相似度,有效地控制迭代過程;通過圖像的直方圖和閾值的組合來定義圖像的類間方差。然后,將閾值的組合編碼為量子染色體;設置若干量子染色體構成初始閾值組合種群,并對每個組合個體以定義的類間方差作為評價標準進行適應度評價。利用量子旋轉門作用于量子染色體疊加態的基態實現其進化,并根據相鄰兩代量子染色體的差異,逐代地調整量子旋轉角的大小;以最終演化的閾值組合種群中適應度最大的閾值組合個體作為最優閾值組合,實現SAR圖像最優多閾值分割。為驗證所提出的分割方法,對模擬和真實SAR圖像進行了實驗。定性和定量評價結果表明了該方法的可行性和有效性。

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