《表1 错分率对比：融合改进区域生长和图割理论的SAR图像分割》

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《融合改进区域生长和图割理论的SAR图像分割》

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图1是一幅根据SAR图像的统计性质构造的模拟四视图像的分割结果。图1a)是原始模拟SAR图像（256×256），由目标像素点灰度值为50、背景像素取灰度值为100的图像，复合均值为1、方差为0.068 4的噪声合成获得。图1b)和图1c)分别是传统区域生长方法（Th=42）和新方法的初始分割结果（η=1.0）。图1d)和图1e)分别是传统区域生长方法和新方法对初始分割合并后获得最终分割结果。表1给出了图1的新方法与传统区域生长方法错分率比较。由分割结果可知，传统区域生长算法的错分率为6.64%，新方法的错分率仅为1.28%，新方法利用SAR图像区域均匀性度量定义的新区域生长准则获取了较为准确的初始分割区域，在区域合并时采用全局信息的MCut准则更准确地把目标（五角星、月形和椭圆形）区域从背景区域中分割出。