NSCT与GLCM融合的SVM在SAR图像分割中的应用

本文主要探讨了结合多特征和支持向量机（SVM）的合成孔径雷达（SAR）图像分割方法。在SAR图像处理领域，精确的分割对于目标识别和地理信息分析至关重要。论文的核心内容是提出了一种新颖的纹理特征提取策略，通过非下采样轮廓变换（NSCT）和灰度共生矩阵（GLCM）的结合来实现。 首先，NSCT被用来对SAR图像进行多尺度、多方向的分解，这是一种有效的图像分解技术，它能够捕捉到不同空间尺度和方向上的纹理信息。接着，利用GLCM对分解后的子带图像进行灰度共生量的提取，GLCM是一种衡量像素灰度级间相互关系的统计工具，有助于捕捉图像中的纹理结构。 然而，GLCM提取的灰度共生量可能会包含冗余特征，因此论文中提到对这些特征进行了相关性分析，以去除不重要的信息，提高特征的区分度。然后，这些经过处理的灰度共生量与其他灰度特征结合形成多特征矢量，这一步骤旨在整合多种视角的图像特征，增强分割的鲁棒性和准确性。 最后，论文的关键创新在于将支持向量机（SVM）应用于多特征矢量的分割任务。SVM作为一种强大的机器学习模型，特别适合处理小样本数据并具有良好的泛化能力。通过SVM的分类功能，可以有效地对多特征矢量进行划分，实现SAR图像的精确分割。 实验结果显示，这种方法显著提高了SAR图像分割的准确率，且在保持边缘清晰度方面表现出色。这对于实际应用，如目标检测、地形分析和环境监测等领域具有重要意义。因此，结合NSCT域的GLCM纹理提取和多特征融合的SVM方法为SAR图像分割提供了一个有效且高效的技术手段。