نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش از دور، دانشکدة مهندسی نقشهبرداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
2 دانشیار دانشکدة مهندسی نقشهبرداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
3 دانشجوی دکتری سنجش از دور، دانشکدة مهندسی نقشهبرداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده
سنجندههای رادار با روزنة مجازی، با داشتن ویژگیهای گسترده، پتانسیل بسیاری در انواع کاربردهای سنجش از دوری دارند؛ ازجمله در قطعهبندی بههنگام پوشش و کاربری اراضی. با وجود دو رویکرد مستقل قطعهبندی ناحیهمبنا و مرزمبنا، بهدستآوردن نتایج رضایتبخش در صورت استفاده از هریک از رویکردها در تصاویر SAR دشوار بوده است؛ درحالیکه میتوان با استفاده از اطلاعات مکمل هر دو روش، محدودیتهای موجود را برطرف کرد و نتایج حاصل را بهبود بخشید. در این پژوهش، روش نوینی در قطعهبندی با استفاده از تصاویر پلاریمتری SAR و با هدف بهبود نتایج قطعهبندی مطرح شده که از ادغام هر دو رویکرد بهره گرفته است. روش پیشنهادی Felzenszwalb بهمنزلة الگوریتم پیشنهادی ناحیهمبنا، از مجموعه روشهای سوپرپیکسل، با دو روش Quickshift و SLIC مقایسه شد. نتیجه مشخص کرد که روش پیشنهادی توانسته است از قطعهبندی بیشازحد تصویر جلوگیری کند و کارآیی آنالیز قطعهبندی را افزایش درخور توجهی بخشد. روش پیشنهادی قطعهبندی مرزمبنای آنتروپی شانون نیز، در مقایسه با دو روش گرادیانمبنای کنی و لاپلاسین، مرزهای قطعات تصویری را تا اندازة چشمگیری حفظ کرده است. مقایسة نتایج حاصل از اجرای این روش با دادههای مرجع، مقادیر 39/10% و 25/11% را درمورد خطای کل، بهترتیب برای تصویر زمان اول و دوم، نشان میدهد. خطای کل، در مقایسه با عملکرد دو روش دیگر، 81/5 و 73/9% در تصویر اول و 16/11 و 86/13% در تصویر دوم بهبود داده شده است. در نهایت، ادغام دو رویکرد پیشنهادی قطعهبندی سبب شده است بهبود دقت در قطعهبندی تصویر پلاریمتری دستاورد مهم این پژوهش محسوب شود.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Improving the Segmentation of Polarimetric Images with a Combined Approach of Region-Based and Boundary-Based Techniques
نویسندگان [English]
- Marjan Teheri 1
- MahmodReza Sahebi 2
- Mehrnoosh Omati 3
1 Master Student of Remote Sensing, Faculty of Geodesy & Geomatics Engineering , K.N. Toosi University of Technology
2 Associate Prof., Faculty of Geodesy & Geomatics Engineering , K.N. Toosi University of Technology
3 Ph.D. Student of Remote Sensing, Faculty of Geodesy & Geomatics Engineering, K.N. Toosi University of Technology
چکیده [English]
Synthetic aperture radar (SAR) sensors with various properties offer potential in various remote sensing applications, such as land cover and land use segmentation. Despite the two independent approaches of region-based segmentation and boundary-based segmentation, it isn't easy to obtain satisfactory results if either process is used in SAR images. In contrast, complementary information can be obtained using both region-based and boundary-based segmentation methods, removing existing limitations and improving results.
In this research, with the help of polarimetric SAR images, a new segmentation method is presented, aiming to improve segmentation results by combining the two region-based and boundary-based approaches. From the set of superpixel methods, the Felzenszwalb method as a proposed region-based algorithm is compared with Quickshift and SLIC methods. The proposed method was able to prevent over-segmentation of the image and significantly increased the efficiency of segmentation analysis. Also, as the proposed method of boundary-based segmentation, Shannon entropy has considerably preserved the boundaries of the image segmentation compared to the two gradient-based methods, Canny and Laplacian. Comparison of the results of this method with reference data shows the total error of 10.39% and 11.25% for the first and second-time images, respectively. Compared to the performance of the other two methods, the absolute error has been decreased to 5.81% and 9.73% in the first image, and 11.16% and 13.86% in the second image, respectively. Finally, as a significant achievement of this research, integrating the two proposed segmentation algorithms improves the accuracy of polarimetric image segmentation.
کلیدواژهها [English]
- Segmentation
- Polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) images
- Region-based segmentation
- Boundary-based segmentation
- Integration of segmentation method