一种应用于遥感影像的自适应边缘检测算法

本文基于传统的边缘检测算法提出了一种自适应的边缘检测算法,算法对传统边缘检测的4个过程进行了替代与改进,适用于遥感影像。本算法对梯度算子依据距离加权,构造了较为精确的梯度算子模板;通过二次非极大值抑制,保证了单次响应原则,间接提高了定位精度;提出了阈值圆的方法进行阈值判定,并通过静态动态结合的检测方法提高了算子对不同频率区域的适配性;引入引导滤波进行影像平滑,在去噪同时,良好地保持了边缘特性。实验结果表明：本算法符合单次响应原则,误检率低,定位精度高,细节清晰,边缘检测完整,适合于遥感影像的边缘检测。     

点扩散函数的改进倾斜刃边重建的高精度估计

基于现有刃边法提出了一种不受刃边倾角限制的点扩散函数高精度估计算法,通过改进刃边拟合、样本去噪与防走样重采样优化边缘扩散函数重建过程,并采用高斯函数拟合点扩散函数得到高精度PSF估值。试验表明,相较于现有刃边法,本文方法的估计精度与稳定性有显著提高。