本文關(guān)鍵詞： SAR圖像 邊緣提取 對稱窗口 核函數(shù)　出處：《測繪學報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于現(xiàn)有邊緣檢測方法多存在對圖像噪聲的敏感性以及檢測邊緣的有限方向性等問題,因此在斑點噪聲的影響下難以有效檢測SAR圖像中具有任意方向性且強度相近的區(qū)域間邊緣。本文提出了一種任意方向?qū)ΨQ窗口的SAR圖像邊緣提取算法。首先,以任意像素在圖像中的格點位置為對稱中心構(gòu)建任意方向上的對稱窗口;定義各窗口內(nèi)像素到中心像素距離的核函數(shù);以像素核函數(shù)為權(quán)重分別計算兩對稱窗口內(nèi)像素光譜測度的加權(quán)平均值,并定義兩者之差的絕對值為該方向上該像素隸屬邊緣的強度;選取所有方向中最大邊緣強度作為邊緣像素的判別標準。為去除錯誤提取的邊緣像素,設(shè)計基于濾波操作的后處理過程。對模擬圖像提取結(jié)果的定性及定量分析表明提出算法可在一定程度上克服噪聲影響,較為準確地提取任意方向的邊緣。
[Abstract]:Because the existing edge detection methods have many problems such as sensitivity to image noise and limited direction of edge detection and so on. Under the influence of speckle noise, it is difficult to detect the edges between regions with arbitrary direction and similar intensity in SAR images. In this paper, an algorithm for edge detection of SAR images with arbitrary directional symmetric windows is proposed. First. A symmetric window in any direction is constructed with the lattice position of any pixel in the image as the symmetry center. Define the kernel function of the pixel distance from the pixel to the center pixel in each window; The weighted average value of pixel spectral measure in two symmetric windows is calculated with the pixel kernel function as the weight, and the absolute value of the difference between the two is defined as the intensity of the pixel belonging to the edge in this direction. The maximum edge strength in all directions is selected as the criterion of edge pixels. The qualitative and quantitative analysis of the simulated image extraction results show that the proposed algorithm can overcome the influence of noise to some extent and extract the edges in any direction accurately.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學測繪與地理科學學院遙感科學與應(yīng)用研究所;
【基金】：國家自然科學基金(41271435);國家自然科學基金青年基金(41301479) 遼寧省自然科學基金(2015020090) 遼寧省教育廳科學技術(shù)研究一般項目(LJCL009)~~
【分類號】：P237;TN957.52
【正文快照】： 合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)具有監(jiān)測范圍廣、分辨率高、全天時、全天候等優(yōu)點,已被廣泛應(yīng)用于遙感、軍事和水文等領(lǐng)域[1-3]。目前SAR圖像處理算法開發(fā)及其應(yīng)用日益成為遙感學界的研究難點和熱點。邊緣檢測是提取圖像中光譜測度跳變特征的過程,也是實現(xiàn)圖像分

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本文編號：1450194