[发明专利]基于Gabor特征的三马尔可夫场SAR图像分割方法

权利要求书

1.一种基于Gabor特征的三马尔可夫场SAR图像分割方法，包括如下步骤：

(1)输入待分割的SAR图像；

(2)初始化标号场；

(3)建立附加场：

3a)对待分割的SAR图像进行三个尺度、0°，90°，180°，270°四个方向的Gabor小波变换，得到和原图大小相等的12个特征矩阵；

3b)将每个方向上三个相邻尺度的特征矩阵相乘，得到四个方向的四个矩阵；

3c)利用K-means聚类工具，将四个矩阵相加后得到的一个矩阵聚为输入的类别数，聚类后的矩阵作为附加场；

(4)利用吉布斯随机场的概率公式获得联合先验概率；

(5)构建贝叶斯后验边缘概率的分割模型：

5a)利用下式计算图像中各像素点的似然概率；

p(ys|xs)=1Γ(L)(Lσ)ysL-1exp(-Lysσ),ys≥0]]>

其中，p(y_s|x_s)为似然概率，y_s为像素点的灰度值，x_s为像素点的标号，s为像素点，Γ为伽马函数，L为SAR图像的等效视数，σ为各类灰度的均值；

5b)利用统计概率公式计算三马尔可夫场联合概率分布；

5c)利用贝叶斯后验概率方法计算各像素点的后验边缘概率；

(6)利用贝叶斯最大后验边缘概率准则确定每个像素点新的标号，分割图像；

(7)逐点更新标号场中各像素点的标号；

(8)将更新前后标号场中变化的像素点个数和标号场像素点总数的比率作为终止条件，如果比率大于输入的阈值，返回步骤(4)，否则执行下一步骤；

(9)输出最终分割结果。

2.根据权利要求1所述的基于Gabor特征的三马尔可夫场SAR图像分割方法，其特征在于：步骤(2)所述的初始化是指对待分割的SAR图像进行均值漂移分割，输入窗口宽度为5，输出分割结果图，将分割结果图中灰度值相同的像素标记为一类，得到的标号矩阵作为初始标号场，标号场的取值为1、2、……k，k为标号场的总类别数，取为正整数。

3.根据权利要求1所述的基于Gabor特征的三马尔可夫场SAR图像分割方法，其特征在于：步骤(4)所述的吉布斯随机场的概率公式为：

p(x，u)＝γexp[-W(x，u)]

其中，p(x，u)为标号场x和附加场u的联合先验概率，γ为归一化常数，W(x，u)为标号场x和附加场u的能量函数。