共查询到19条相似文献,搜索用时 97 毫秒
1.
基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
2.
3.
抑制SAR图像相干斑的迭代方向滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为保护SAR图像边缘特征并有效提高对乘性相干斑噪声的抑制性能,该文提出一种基于迭代方向滤波的抑制图像相干斑新算法。该算法先借助高斯-伽马平行窗估计出的比率边缘强度映射(ESM)与方向信息,自适应地控制各向异性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向异性支撑区域的局域窗。然后将SAR图像多种局部统计参量联合作为衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数衰减型加权系数,进而将负指数衰减型加权系数与局域窗带方向的各向异性支撑区域结合形成局域加权的方向滤波。最后对SAR图像迭代地进行方向滤波即可实现带边缘保护的相干斑抑制。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。 相似文献
4.
针对高分辨率SAR图像复杂背景下的线状目标边缘,提出了一种基于DS证据理论的融合提取方法。首先,分析并建立了线状目标的边缘模型;其次,改进了现有的ROEWA算法,在计算边缘强度的同时,利用方向模板和二次曲线进行方向估计,得到了边缘方向;然后,基于边缘模型设计了DS证据理论识别框架,利用道路边缘点方向,设计了一种一一映射的Hough变换方法,基于线状目标直线边缘的高边缘强度值、直线边缘共线性、直线边缘侧面均匀区域统计特性(灰度均值和方差),构建了三组相互独立的基本概率分配函数(BPAF),并采用DS证据理论的Dempster方法,实现了复杂背景下线状目标边缘提取的融合判决。最后,利用机载SAR图像进行城区道路目标的边缘提取试验,验证了本文方法的性能。 相似文献
5.
6.
针对合成孔径雷达(SAR)图像中相干斑的统计特性,设计了对应的直线提取算法.首先组合运用Canny算子和Ratio算子得到边缘点及其边缘方向,然后根据边缘方向一致性原理得到初始直线图;最后,通过高层编组方法连接由于噪声引起的直线缺损.本文提出的边缘检测方法克服了边缘方向量化带来的直线断裂,并且具有恒虚警的特性.高层编组过程通过对初始直线图的分析确定可能扩展的直线区域,之后在原始图像中进行统计证实,得到完整的直线图.直线提取算法在X波段机载SAR图像上进行了试验,得到了满意的效果.提取的直线图可以用于遥感图像矢量化、自动目标识别等方面. 相似文献
7.
研究学者们认为指数加权均值比(ROEWA)算子存在无法计算SAR图像边缘方向的缺陷。为此,进行了一些通过方向滤波器为ROEWA算法施加方向的工作。该文对ROEWA算法进行了深入的探讨和分析,通过对ROEWA算法卷积过程的进一步推导,获得了ROEWA算法像素级的观测公式。根据推导结果,提出了一种增强的ROEWA(EROEWA)边缘检测算法。首先,利用新的卷积策略将ROEWA的公式项解耦,获得了4个方向的指数加权均值;然后把SAR图像旋转45,再利用新的卷积策略获取额外的4个方向的指数加权均值;最后,将8个方向的指数加权均值表示成8个矢量,通过矢量合成求出边缘强度和边缘方向。实验结果表明,提出的EROEWA算法不仅具有优秀的边缘方向计算能力,与ROEWA算法相比,边缘强度的提取也有显著的增强效果。 相似文献
8.
9.
10.
基于ROC融合准则的SAR边缘检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
11.
12.
13.
14.
15.
一种基于多重分形的SAR图像边缘检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分形维数只能刻画那些具有理想的自相似性的分形体,现实中的许多纹理并不满足这一条件,因此单一的分形维数并不足以描述和刻画SAR图像的纹理,多重分形维数更适合于描述图像的纹理.通过计算原始SAR图像离散点数据的奇异性指数,然后对应每一点奇异性指数计算全局多重分形奇异谱,根据判决准则区分边缘和纹理可以实现SAR图像的边缘检测,实验结果表明,基于多重分形特征的边缘检测算法能够检测到许多局部细节,同时又避免出现不重要的细节,突出了主要的边缘信息,很好地区分出SAR图像的纹理和边缘. 相似文献
16.
一种改进的SAR图像边缘检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
17.
18.
准确分割出SAR图像舰船成像区域是舰船目标几何参数提取、目标分类识别的基础。受SAR成像机理影响,图像不可避免地存在旁瓣效应,严重影响目标特征提取精度。提出一种舰船目标去旁瓣方法:首先确定目标区域及强散射区域最小外接矩形,在两个外接矩形区域内,根据旁瓣自身特征进行统计分析,删除疑似旁瓣区域,最后对剩余区域重新计算区域参数,获取更准确成像区域。通过对高分辨率机载SAR图像实验验证,该算法能有效去除旁瓣对SAR舰船目标影响,更精确分割出目标真实成像区域。 相似文献
19.
针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像匹配算法性能受到SAR图像中严重斑点噪声而性能降低的问题,提出了一种改进的非线性尺度构建的SIFT算法,主要改进在于:在尺度空间构建阶段,该算法通过将滚动引导滤波器嵌入到尺度空间构造的过程中来生成多尺度图像金字塔,在去除斑噪的同时并保持边缘的方面表现出了较其他尺度空间构建算法更好的效果;在特征检测阶段,提出了一种使用ROEWA算子和Harris-Laplace检测算子相结合的特征点检测算法,有效地抑制SAR图像中的虚假特征点,并准确地提取具有高位置精度和低误差率的不变特征点。3种不同类型的仿真和真实SAR图像对该算法进行了检验,并与其他2种基于SIFT的方法相比较,实验结果表明,该算法在匹配精度和内联点比率方面可以实现更好的性能。 相似文献