基于改进Wedgelet变换的SAR图像边缘检测

针对SAR图像边缘检测中,传统算法很难同时兼顾噪声抑制和对边缘完整准确定位的缺点,利用多尺度Wedgelet变换能够有效检测线目标的特点,提出了一种新的Wedgelet变换的代价函数,增强了其抑噪能力,同时选择了适当的分解尺度,在没有降低逼近图像质量的情况下提高了变换速度.基于此变换,对SAR图像进行自适应的边缘检测.实验结果表明该方法有效克服了斑点噪声的影响,对SAR图像的边缘检测是可行、有效的.     

基于ROC融合准则的SAR边缘检测算法

根据ROC(receiver operating characteristics)技术能评估分类器在所有可能工作阈值下总体性能的特点,建立包含边缘像素点相关分析与ROC分类决策的ROC融合准则。依据该准则组合多种SAR边缘检测算子,并得到合成孔径雷达(SAR)影像的"理想"边缘检测结果。实验结果表明,本文方法能融合多种边缘检测算子的优点,有较强的开放性与目标适应性,并且不需要手工设置阈值,自动化程度高,有很强的工程实用性。     

自适应SAR图像边缘检测算法

边缘检测是图像分析的基础,在对SAR图像进行边缘检测时,由于SAR图像存在很强的相干乘性斑点噪声,几乎没有一种方法既能有效地检测边缘又能排除斑点噪声的影响而不产生较多的虚假边缘,特别是在低视数SAR的情况下,该文指出了在低视数情况下应当如何对Touzi ratio边缘检测方法和最大似然(ML)边缘方法的检测窗口进行改进,在对SAR图像进行边缘检测时,引入了自适应窗口的方法,并将其应用到Touzi ratio边缘检测和最大似然 (ML)两个恒虚警边缘检测算法中,取得了很好的改进效果,引入自适应窗口的方法也适用于其它的SAR图像边缘检测算法。     

一种改进的SAR图像边缘检测算法

灰度平均值比率与梯度(RGoA)边缘检测器是一种简单、有效的SAR图像边缘检测方法.但它也存在缺点,边缘点检测准则在某些情况下不适用,比率门限和梯度门限均需要由人工预先确定.本文提出一种改进的SAR图像边缘检测算法,它修正了边缘点检测准则,采用Otsu方法计算灰度平均值比率门限和梯度门限,实现优化门限自动选择.用SAR图像对算法进行了实验验证.实验结果表明,所提出的算法是一种有效、实用、自动的边缘检测算法.     

基于小波边缘提取和脊线跟踪技术的SAR图像河流检测算法

该文提出了一种在SAR图像中有效地得到连通河流的检测方法。算法基于二进小波变换的边缘提取和脊线跟踪技术。该文应用小波变换多尺度特性进行边缘检测,采用小波域系数直接相关的方法提取边缘。该方法比WTMM获取边缘点的算法更加简单高效。在解决连接不连续边缘点和水域连通问题时,该文采用了指纹提取中的基于灰度级图像的脊线跟踪技术,从而避免了已广泛应用于海岸线连接中的Snake模型的一些缺点。结果证明该文算法更高效,对复杂的河流边缘适应性更强,算法得到的河流检测结果连通性更好,定位准确。     

基于边缘特征的SAR图像与光学图像的匹配

提出了一种新的基于边缘特征的合成孔径雷达(SAR)图像与光学图像相匹配的算法，可用于无人飞行器的导航。首先针对SAR图像低信噪比的特定情况，提出了一种简单实用的线状特征提取方法。而后在提取边缘的基础上，采用改进的具有强抗干扰能力和容错能力的Hausdorff距离作为相似性准则进行图像匹配。在搜索策略上．采用遗传算法来加快搜索的速度。实验结果表明，这种算法匹配精度高，计算速度快。     

基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测

该文结合基于非下采样方向滤波-双树复小波变换(NonSubsampled Direction Filter Bank-Dual-Tree Complex Wavelet Transform, NSDFB-DTCWT)的局部混合滤波算法和Dempster-Shafet (DS)证据理论提出一种基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测算法。该算法首先对SAR图像进行局部混合滤波,然后对不同尺度滤波图像使用指数加权均值比(Ratio Of Exponentially Weighted Averages, ROEWA)算子检测边缘的强度,再使用Canny算子检测边缘的方向,从而得到SAR图像各尺度上的边缘,最后使用DS证据理论融合各尺度的边缘形成原始SAR图像的边缘。实验结果表明：该文所提出的算法具有很好的边缘检测效果,检测到的SAR图像的边缘定位准确和完整,且伪边缘较少。     

一种改进的SAR图像边缘检测方法

加权指数平均比率(ROEWA)边缘检测算子是一种较好的适用于SAR图像的边缘检测算子,但使用传统的计算梯度方向的方法却无法正确确定边缘点的方向。针对ROEWA算子存在的问题,该文根据Gabor滤波器具有的优秀的方向选择性这一性质,提出利用Gabor滤波器确定边缘方向的方法,完善了ROEWA边缘检测方法。实验结果证明,改进的ROEWA算子检测边缘及边缘方向的性能很好。     

基于边缘检测的SAR图象分类融合技术

从基于象素的SAR图象分类和基于邻域的SAR图象分类特点出发,提出了一种基于边缘检测的SAR图象分类融合方法。该方法既保留了图象的边缘,避免了以往图象分类中出现的边缘模糊问题,又有效地对图象进行了区域划分。     

基于邻域均方连续差分的SAR图像边缘提取算法

该文提出了一种基于邻域均值连续差分平方和(均方连续差分)的SAR图像边缘提取算法。首先,将像素邻域滑动窗口分成多个互不重叠的子区域,采用邻域均值差分平方和作为边缘强度的衡量因子,从理论上证明了该算子可以消除区域亮度对边缘强度估计的影响,具有恒定虚警率的特性,同时较好地估计边缘方向。然后,根据边缘走向对边缘强度图像进行边缘细化,消除真实边缘附近的虚假边缘,并提出一种基于平均强度变化率的自适应双阈值连接方法提取SAR图像中边缘。仿真和实测SAR图像的实验结果表明,该文提出的算子在SAR图像的边缘检测中表现出较好的性能,具有较高检测率和边缘定位精度,边缘线段的连续性保持也较好。     

一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法

提出了一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法.首先利用方向模板对图像进行卷积,求得梯度图像.然后对梯度图像的直方图进行模糊化,针对模糊窗宽参数的选取困难,根据图像确定了模糊函数窗宽的范围,利用遗传算法的全局搜索性能进行阈值的搜索,并利用最小图像模糊率来确定最优阈值.根据得到的阈值对梯度图像进行分割,得到图像的边缘.结果表明,边缘检测效果较好,显著提高了运算速度.     

基于边缘特征的SAR图像目标检测方法

如何快速而准确地检测出SAR图像中的目标是一个极富挑战性的课题.利用图像边缘特征和模糊集理论设计了一种快速有效的SAR图像目标检测算法.该算法先利用模糊软阈值小波降噪方法去除相干斑噪声,然后用模糊边缘检测器检测出降噪图像的边缘,最后利用形态学操作算子提取出边缘图中的目标区域.与基于亮度特征以及基于纹理特征的检测算法相比,提出的检测算法能够快速、准确地检测出目标,而且产生的虚警数量较少.SAR实测数据的实验结果表明,提出的算法是有效的且具有很好的应用前景.     

基于Hough变换和遗传算法的SAR图像道路检测

提出了一种新的星载合成孔径雷达(SAR)图像中道路网的三步提取算法,即道路中心线检测、道路片段提取和道路片段连接。首先对含有斑点噪声的SAR图像进行两次滤波获得较细的道路中心线,然后对该二值图像进行Hough变换以获得道路片段,道路片段经过简单的初步连接后,再次运用遗传算法得到进一步连接。实践证明了这种方法的有效性。     

基于克隆算法的彩色图像边缘检测新算法

在图像边缘检测中,如何使得到的边缘图像有更好的边缘连续性和更少的过检测点,是图像边缘检测中的一个难点问题.本文初步分析了克隆技术,建议了一种克隆算法,将它用于彩色图像边缘检测,并联合使用边缘连接算法,给出一种彩色图像边缘提取的新方法.仿真结果同Canny算子检测的边缘图像进行比较,证明本文算法检测出的边缘图像具有更好的边缘连续性和少的过检测点.     

一种快速的航空图像边缘提取方法

航空图像边缘提取对于图像的判读具有重要的辅助作用.在分析航空图像特点和形态学基本原理的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学边缘提取算法.通过对一幅实际的航空图像的仿真实验,结果表明,该方法比传统的数学形态学边缘提取算法具有更好的抗噪能力和边缘提取效果,并且算法运算时间短.     

基于遗传算法的图像边缘信息链表匹配技术

提出了一种基于遗传算法的图像边缘信息链表匹配方法。首先,采用CANNY算子的方法提取图像边缘;然后,将图像边缘信息链表化;最后,基于链表化结果利用遗传算法进行链表匹配。该方法能够减少匹配过程中的计算量,且能实现高效匹配。通过仿真实验,验证了该方法的性能。     

一种SAR图象的多方向多尺度融合边缘检测方法

本文从SAR图象的斑点噪声的特性分析出发，对以局部均值比ROA算子的统计特性进行了分析，给出了检测阈值和检测率的关系，提出了解决图象边缘过检测和欠检测的多方向多尺度融合检测算子，并将融合检测算子与其它Canny检测算子的检测结果进行了比较。     

SAR图像目标综合检测方法

基于SAR(合成孔径雷达)图像杂波结构,结合小波变换和自适应维纳滤波提出了一种新的抑制SAR图像相干斑噪声方法,该方法能够较好保留杂波边缘和点目标.分析了抑制SAR图像相干斑噪声后的多分布特性,研究了相应的SAR目标检测,提出了一种新的SAR图像目标检测方法及其实现.实际SAR图像测试结果表明了本文方法的有效性.     

一种基于小波变换的雷达图像边缘提取方法

图像最基本的特征是边缘,边缘特征提取是多传感器信息融合与景象匹配中的重要内容.合成孔径雷达图像通常带有较强的相干斑噪声,用传统的边缘检测算法效果很不理想.本文针对合成孔径雷达自身的特点,利用小波变换的特性,提出一种将小波变换的多尺度分析与模糊加权中值滤波相结合的边缘特征提取方法.实验证明方法有效,边缘定位准确,并对噪声有抑制作用,将提取结果用于匹配,定位精度达到1个象素.     

Prewitt图像边缘检测方法的改进

改进传统的边缘检测方法,有很大的发展潜力.结合形态学方法,对Prewitt图像边缘检测方法进行改进,经过实例验证,改进方法检测的边缘更清晰、线条更完整,抗噪声性能良好.