一种改进的SAR影像边缘检测方法

由于SAR影像具有乘性相干斑噪声,某些对光学影像有较好检测性能的边缘检测算子,对于SAR影像并不适用,因此本文提出了一种将改进后的Ratio算子与Canny算子相组合的新方法。首先采用多种客观评价指标,得出经典方法中的Lee滤波能有效去除噪声,且最大限度保留了梯度信息,适用于边缘检测;然后对边缘检测具有恒虚警特性的Ratio算子进行改进,改进后的算子更利于影像归一化处理;最后利用改进后的Ratio算子与Canny算子组合成新方法。试验结果证明,组合后的新方法显著提高了边缘检测正确率和定位精度,改善了边缘连续性,具有一定的有效性和实用性。     

基于分形理论和形态学的遥感图像地物检测

利用分形理论和数学形态学的方法对大比例尺遥感影像上面状地物飞机进行了检测。经实验结果得出,利用“地毯覆盖法”提出的分形斜率截距法对遥感影像飞机检测,结果要优于灰度统计法、经典边缘检测算子和形态学算子检测的结果。     

利用小波变换和边缘限制条件进行水域分割

阐述了一种利用小波变换和边缘限制条件进行水域提取的新算法,它的特点是先用小波变换将影像变换到不同尺度层上;然后在不同尺度层上统计影像的特征值,以形成影像的特征数据;接着利用Facet边缘检测算法在特征数据上检测特征边缘存在的情况,从而判断像素是否属于水域.与传统的水域提取方法相比,它用到了不同频率上水域灰度信息,从而更准确地刻画了水域的灰度特性.试验结果表明:利用小波变换和边缘限制条件对水域分割效果较好.     

FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法

提出一种FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法,算法采用中值滤波消除原始遥感影像中的非高斯噪声;采用FCM(Fuzzy C-mean)聚类算法将滤波处理后的遥感影像中的像素分为两类:边缘类像素和非边缘类像素,并得到聚类影像;最后采用Canny算子对聚类影像进行边缘检测得到遥感影像地物边缘信息。实验结果表明,文中提出的方法能有效消除遥感影像中的混合噪声并准确地检测出地物目标的边缘,是一种有效的遥感影像边缘检测方法。     

基于对比度增强和形态学的遥感影像道路提取

提出了一种基于对比度增强和形态学的遥感影像道路边界与特征点提取的方法。先对遥感影像进行对比度变换增强,通过对比分析直方图均衡化和对比度分段线性增强两种方法获取的增强影像,选取区分度大的分段线性增强方法进行影像增强,然后运用数学形态法进行影像分割,实现道路和其他图像信息的有效分离。利用Krisch算子进行边缘检测提取道路的边缘信息,并基于边缘特征利用改进的Harris算子提取特征点,将提取的特征点进行拟合并用函数模型描述图像道路信息,用于后期制图中道路信息的矢量化。     

基于Canny算子和GAC模型相结合的影像水边线提取方法

从遥感影像上提取弱边缘水边线是影像特征提取的一个难点。在分析了GAC模型和边缘检测算子在影像水边线提取中的优缺点的基础上,提出了一种将Canny边缘检测结果融入GAC模型重构边界停止函数进行水边线提取的方法。实验结果表明,利用该方法进行海岸带遥感影像水边线提取精度高,速度快,即使是弱边缘水边线或水边线严重凹陷边界,在平滑性和精度上都能达到很好的效果。     

基于灰度形态学的高分辨率遥感图像边缘检测研究

提出一种用于高分辨率遥感图像边缘检测的灰度形态学方法,该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理的膨胀、腐蚀、开启和闭合等算法进行边缘提取。实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法保持图像的细节特征,较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题,具有很好的边缘提取能力。本文给出了用Matlab6.5实现的具体代码。     

多光谱图像的边缘特征检测方法

利用多光谱图像的两像素点灰度差异强度指数,定量分析了多光谱图像的边缘特征及响应特征差异,指出传统灰度算子会导致弱边缘特征漏检。为减小边缘响应强度差异,在光谱特征空间中分别利用特征值和特征向量表征多光谱图像的梯度变化大小和方向,同时采用B样条小波对影像进行多尺度变换,获取不同尺度的边缘特征。实验结果表明,此方法对多光谱图像检测出的边缘特征响应均匀且较为显著,综合多尺度边缘能准确检测并定位边缘点,且能有效地抑制噪声。     

利用小波变换和边缘限制条件进行水域分割

阐述了一种利用小波变换和边缘限制条件进行水域提取的新算法，它的特点是先用小波变换将影像变换到不同尺度层上；然后在不同尺度层上统计影像的特征值，以形成影像的特征数据；接着利用Facet边缘检测算法在特征数据上检测特征边缘存在的情况，从而判断像素是否属于水域，与传统的水域提取方法相比，它用到了不同频率上水域灰度信息，从而更准确地刻画了水域的灰度特性，试验结果表明，利用小波变换和边缘限制条件对水域分割效果较好。     

高分辨率遥感影像普通车辆自动检测方法探讨

利用高分辨率遥感影像数据,研究停车场上普通车辆的自动提取方法。基于影像的灰度信息,分别采用边缘检测法、阈值分割法、区域生长法和点特征提取法等方法对遥感影像中的车辆目标进行检测。通过对比分析各种算法实验结果,探讨不同算法进行车辆检测的效果,并利用灰度线性变换的方法对阈值分割法进行了改进,提高了普通车辆目标检测效果。