الگوریتم بخش‌ بندی مبتنی بر لبه برای تصاویر ماهواره‌ ای SAR با استفاده از اتوماتای سلولی فازی بهینه شده

نویسندگان

1 دانشگاه شهید چمران اهواز، دکترای الکترونیک

2 دانشجوی سال آخر کارشناسی ارشد، مهندسی برق-الکترونیک

چکیده

اخیرا پیشرفت‌ های زیادی در وضوح تصاویرSAR انجام گرفته و مطالعات زیادی نیز بر روی روش‌ های بخش‌ بندی این تصاویر برای ساخت و به روز رسانی اطلاعات جغرافیایی صورت گرفته است. در این مقاله، الگوریتم اتوماتای سلولی فازی برای بخش‌ بندی تصاویر SAR پیشنهاد شده است. این نظریه ترکیب اتوماتای سلولی و قوانین فازی برای ایجاد یک مدل به نام اتوماتای سلولی فازی است. در این مقاله از همسایگی هشت تایی مور استفاده شده است. سه متغیر به نام سلول اولیه، وضعیت ایمنی سلول‌ های همسایه و سطح خاکستری سلول‌ های همسایه در هشت جهت مختلف مور بررسی شده و قوانین فازی بر روی آنها اعمال شده است. سپس نتایج بر روی دو دسته از تصاویر آزمایش شده‌اند. دسته اول تصاویر اپتیکی و شبیه‌ سازی شده‌ ی SAR است که ابتدا با الگوریتم FCA بخش‌ بندی شده و سپس با الگوریتم GA و AFS مقایسه می‌ شوند. میزان درصد خطای FCA پیشین و FCA پیشنهادی نیز محاسبه شده است. دسته دوم، تصاویر واقعی SAR است که پس از بخش بندی با الگوریتم FCA، با الگوریتم های GA ،AFS، ABC، الگوریتم آستانه‌گیری مبتنی بر هیستوگرام و FCA ی پیشین مقایسه شده‌ اند. نتایج آزمایشات نشان می‌ دهد که روش ارائه شده نسبت به دیگر روش‌ ها برای بخش‌ بندی تصاویر SAR به دلیل داشتن دقت بیشتر در بخش‌ بندی و خطای کمتر مناسب تر است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Edge-Based Segmentation Algorithm for SAR Satellite Images Using Optimized Fuzzy Cellular Automata

نویسندگان [English]

  • غلامرضا اکبری زاده 1
  • Mohammad Farbod 2
چکیده [English]

Recently, great advances have been made to improve resolution of synthetic aperture radar (SAR) images. Numerous studies have been conducted on segmentation of SAR images for developing and updating geographical information. The present paper proposes a fuzzy cellular automata algorithm for segmenting SAR images. This theory is a combination of cellular automata and fuzzy rules to develop a model called fuzzy cellular automata. In this paper, 8-tuple Moore neighborhood has been used. Three variables including primary cells, immune status of neighboring cells and gray-level of neighboring cells were investigated in eight different directions Moore and fuzzy rules have been imposed on them. Then, the results have been tested on two sets of images. The first is a set of optical and simulated SAR images. The images were first segmented by FCA algorithm. Then, the results were compared with the results of GA and AFS algorithms. The error rates of previous FCA and the proposed FCA have been calculated. The second set includes real SAR images. After segmenting by FCA algorithm, the results were compared with the results of GA, AFS, ABC, histogram-based thresholding algorithm and previous FCA algorithms. The results show that the proposed method is more appropriate for segmenting SAR images because of higher accuracy and less error rate than other methods.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Image Segmentation
  • Fuzzy Cellular Automata
  • Synthetic Aperture Radar (SAR)
  • Cellular Automata