بخش بندی تصاویر ماهواره ای SAR با استفاده از اتوماتای یادگیر سلولی وفقی آستانه گیری شده

نویسندگان

1 دانشگاه شهید چمران اهواز، دکترای الکترونیک

2 دانشگاه غیر انتفاعی کارون اهواز، کارشناس ارشد برق - الکترونیک

چکیده

در این مقاله، یک الگوریتم سه مرحله ای جدید برای بخش بندی تصاویر ماهواره ای SAR ارایه شده است. درمرحله ی اول از بخش بندی، تصویر ورودی ماهواره ای SAR با استفاده از CLA پردازش شده و اختلاف سطح خاکستری بین پیکسل ها در هر ناحیه از تصویر SAR کاهش یافته و یک تصویر بخش بندی شده ساده، تولید می گردد که به عنوان یک تصویر ورودی به مرحله ی دوم از الگوریتم داده می شود. در مرحله دوم که تکمیل کننده ی فرآیند بخش بندی است، یک آستانه به عنوان فواصل سطوح خاکستری بین پیکسل های هرناحیه انتخاب می شود. اگر فاصله سطوح خاکستری بین دو پیکسل مجاور کوچکتراز باشد، این دو پیکسل متعلق به همان ناحیه خواهند شد و برچسب مشابه خواهند گرفت. بعد از برچسب زدن نواحی، میانگین سطوح خاکستری پیکسل های برچسب زده شده یکسان به عنوان سطح خاکستری نماینده ی هرناحیه در نظر گرفته می شود.آستانه گیری آخرین مرحله از فرآیند بخش بندی درتشخیص نواحی در الگوریتم پیشنهادی می باشد. در این مرحله نواحی شبیه به هم، برچسب یکسان می گیرند. الگوریتم پیشنهادی بر روی دو دسته از تصاویرSAR یکی مبتنی بر تصاویر شبیه سازی شده و دیگری بر روی تصاویرحقیقی SAR آزمایش شده است. نتایج آزمایشات نشان دهنده ی خطای کمتر و دقت بیشتر به منظور بخش بندی تصاویر SAR در مقایسه با سایر روش های بخش بندی این تصاویر است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

SAR Image Segmentation Based on Adaptive Thresholded Cellular Learning Automata

نویسندگان [English]

  • غلامرضا اکبری زاده 1
  • مریم فدایی 2
چکیده [English]

In this paper, a new algorithm based on three steps has been proposed for segmentation of SAR images. In the first segmentation step, the input SAR satellite image is proposed using CLA and the difference between the gray levels of pixels in each region of SAR image is reduced and a basic segmented image is produced which is used as an input image to the second step of the algorithm. In the second step which is an expletive segmentation step, a threshold is selected as a gray level distance between the pixels of each region. If the gray level distance between two adjacent pixels is smaller than , then these two pixels are related to same region and will take the same label. After labeling the regions, the average of the same labeled pixels of gray level is considered as gray level indicator of each region. Theresholding is the last stage of the proposed algorithm in segmentation process for identification of regions. In this step, all of the same regions, take the similar label. The proposed algorithm is evaluated on two types of SAR images: the simulated SAR images and the real SAR images. The results show that the proposed method has less error rate and higher accuracy in comparison with other methods for segmentation of SAR images.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Cellular Learning Automata
  • Remote Sensing Images
  • Feature Extraction
  • Segmentation
  • Adaptive Thresholding