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針對SAR圖像灰度分布不均勻現(xiàn)象，提出利用對均勻和不均勻區(qū)域都能很好的擬合的CO概率密度函數(shù)對C-V水平集模型進行改進。針對經(jīng)典的C-V水平集模型只利用區(qū)域信息而沒有利用邊緣信息，從而造成虛假邊緣輪廓較多以及演化時容易陷入局部極小值等現(xiàn)象，提出在C-V模型中引入能夠很好的去除SAR圖像中的乘性噪聲的改進的邊緣檢測函數(shù)，定位圖像的邊界以及控制曲線的演化速率，且增加能避免水平集函數(shù)重新初始化的距離正則項作為內(nèi)能項。通過人工合成圖像和真實高分辨SAR圖像的分割實驗驗證了改進后的C-V水平集模型能夠更快速度、更高準確度地定位目標邊界，實現(xiàn)高分辨SAR圖像分割。
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