【摘要】：圖像邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本技術(shù),邊緣檢測(cè)的效果對(duì)圖像后期處理有著很大的影響。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,越來(lái)越多的遙感數(shù)據(jù)被加以利用并應(yīng)用到各行各業(yè)。高分辨率遙感影像中含有大量的噪聲信息,在高分遙感影像邊緣檢測(cè)過(guò)程中,如何去除噪聲和抵抗噪聲干擾顯得尤為重要。本文主要做了以下研究:1.研究了圖像邊緣、圖像邊緣檢測(cè)以及高分辨率遙感影像中邊緣檢測(cè)算法的相關(guān)知識(shí)理論以及圖像邊緣檢測(cè)算法在去噪和抗噪方面的知識(shí)理論。分析了典型算法在實(shí)際處理圖像過(guò)程中仍然存在的問(wèn)題,總結(jié)了在去噪以及抗噪方面可能改進(jìn)的方向。高分辨率遙感影像下建筑物呈現(xiàn)面狀結(jié)構(gòu),邊緣特征明顯,但同時(shí)高分辨率遙感影像中含有更多的噪聲信號(hào),現(xiàn)存的邊緣檢測(cè)的方法在去噪和抗噪兩方面略有不足,還存在優(yōu)化改進(jìn)的空間。除此之外對(duì)邊緣的定位也不夠準(zhǔn)確,檢測(cè)出來(lái)的邊緣有間斷點(diǎn),還有漏檢和誤檢的情況。2.從多方向去噪融合和多尺度加權(quán)融合兩方面分別提出了基于非下采樣輪廓波變換(NSCT)的優(yōu)化改進(jìn)算法。文中對(duì)Canny算子、小波變換以及對(duì)NSCT進(jìn)行了分析,分別介紹了這些算法的原理、特性以及優(yōu)缺點(diǎn),并根據(jù)NSCT具有平移不變性和多尺度分解特性的優(yōu)勢(shì),對(duì)NSCT做多方向去噪和多尺度加權(quán)融合的優(yōu)化設(shè)計(jì)。通過(guò)大量的仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了優(yōu)化后的算法相比于Canny算子、小波變換、NSCT在處理含噪10%-30%的圖像中具有一定的優(yōu)勢(shì),并驗(yàn)證了本文算法的可行性。3.將本文優(yōu)化后的邊緣檢測(cè)算法應(yīng)用到在線共性基礎(chǔ)服務(wù)子系統(tǒng)中,并結(jié)合在線共性基礎(chǔ)服務(wù)子系統(tǒng),對(duì)高分衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行建筑物邊緣檢測(cè)并分析檢測(cè)結(jié)果。本文的主要成果是在NSCT的基礎(chǔ)上增加分解的層數(shù)和方向在去噪和抑制噪聲方面做出了優(yōu)化改進(jìn),并應(yīng)用到在線共性基礎(chǔ)服務(wù)子系統(tǒng)中,通過(guò)提供在線的圖像分析工具以及圖像處理算法模塊為用戶提供在線的圖像邊緣檢測(cè)等服務(wù)。
【圖文】：

好的表現(xiàn)并具有平移不變的特性，可以更容易的對(duì)圖像進(jìn)行稀疏表示。由于時(shí)沒(méi)有下采樣的操作，就消除了低頻子帶中頻譜混疊的現(xiàn)象。.4.2 非降采樣金字塔濾波器降采樣金字塔濾波器組是由一個(gè)個(gè)不進(jìn)行下采樣的金字塔濾波器聯(lián)合組成，原理，所以具備平移不變的特征。根據(jù)高頻子帶和低頻子帶的不同特征使用像分解處理，然后對(duì)分解出的低頻子帶進(jìn)行迭代分解以獲得多級(jí)結(jié)構(gòu)。這種以進(jìn)行完全重構(gòu)，但需要滿足式(1)中的條件：xxxx0011M（ ）N（）+ M（）N（）（2-們用 M0(x)來(lái)表示低通分解濾波器,用 M1(x)表示帶通分解濾波器，用 N0(x)表濾波器，用 N1(x)表示帶通重構(gòu)濾波器。那么非下采樣分級(jí)濾波器組一級(jí)分圖如 2-1 所示。

圖 2-2 非降采樣塔型濾波器分解級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)圖.4.3 非降采樣方向?yàn)V波器組保留采樣算子并且讓方向?yàn)V波器具有平移不變的特性就必須去掉濾波器組中塊中的下采樣操作。具體過(guò)程是選用雙通道非降采樣濾波器，然后通過(guò)對(duì)所波器做上采樣操作，再把方向?yàn)V波器進(jìn)行級(jí)聯(lián)來(lái)組成濾波器組后，我們就能向的分解圖，，且去除了對(duì)圖像的采樣操作。具體結(jié)構(gòu)圖如圖 2-3 所示。
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2589803