共查询到20条相似文献,搜索用时 93 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.
基于Tibshirani等人的间隙统计思想,构造了图像灰度间隙统计,并应用Dempster-shafet(DS)证据理论融合多尺度间隙统计信息,实现图像边缘检测,有效地解决了抑制噪声与边缘定位的两难问题.本文算法在融合过程中引入检测不确定性,根据间隙统计响应与检测阈值的关系设计基本可信度分配函数(BPAF),使得检测不确定性在阈值处达到最大值.利用DS合成规则融合各尺度间隙统计的BPAF,根据合成后的联合可信度分配函数将像素分成边缘与非边缘.通过检测结果比较及分析表明,本文算法能够有效降低边缘检测不确定性,性能优于传统边缘检测方法. 相似文献
4.
基于知识的线状目标边缘提取与识别定位 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了基于知识的线状目标的边缘提到,特征表达与识别定位方法,边缘提取与特征表达充分析利用人类关于线状目标的知识,摈弃了传统的图像低,中层处理常用的数据驱动型方法。识别的过程将目标的边缘信息与原始图像的达度信息相结合,避免了复杂背景下图像理解的歧义性,同时圆满解决了由于航空图像的噪声高面蚓的边缘提取的不连续及由此带来的识别难题。本文计算量小,速度快,实用性强。 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.
基于ROI和证据理论的目标融合检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑合成孔径雷达图像(SAR)和光学图像的互补特性,提出了一种基于感兴趣目标区域(regions of interest,ROI)决策层融合的军事目标检测方法:分别在SAR图像和光学图像中提取出ROI,再利用各自的统计特征和几何特征给提取出的ROI分配置信度,以表示正确鉴别ROI的概率.最后在决策层上运用D-S证据理论融合两个源中同一ROI的置信度,获得更可靠的融合检测结果.该方法很好的实现了SAR和光学图像的优势互补,并在对遥感图像测试集的试验中得到了验证. 相似文献
8.
如何快速而准确地检测出SAR图像中的目标是一个极富挑战性的课题.利用图像边缘特征和模糊集理论设计了一种快速有效的SAR图像目标检测算法.该算法先利用模糊软阈值小波降噪方法去除相干斑噪声,然后用模糊边缘检测器检测出降噪图像的边缘,最后利用形态学操作算子提取出边缘图中的目标区域.与基于亮度特征以及基于纹理特征的检测算法相比,提出的检测算法能够快速、准确地检测出目标,而且产生的虚警数量较少.SAR实测数据的实验结果表明,提出的算法是有效的且具有很好的应用前景. 相似文献
9.
边缘惩罚层次区域合并SAR图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文利用方向边缘强度信息,建立一种新的边缘惩罚SAR图像分割模型,提出一种最小化该模型的层次区域合并算法。利用多方向比例边缘检测算子(MDRED)提取边缘强度信息,并结合分水岭变换获得高质量的初始过分割结果。利用多边形近似区域边缘,提取边缘的方向,将方向边缘强度映射(OESM)融入边缘惩罚中,获得惩罚强度与边缘强度呈反比的惩罚项。逐渐增大边缘惩罚项的强度,获得由图像特征驱动的层次区域合并算法。利用区域邻接图(RAG)表示图像分割,提高区域合并的速度。实验表明:该文方法与其它方法相比在性能和效率上都有优势,获得更好的分割结果。 相似文献
10.
叶海军 《中国电子科学研究院学报》2009,4(4):436-440
SAR图像目标检测是SAR图像解译的基础。针对含有目标的SAR图像,利用垂直方向的边缘纹理检测方法对预处理后的图像进行垂直边缘检测,再运用数学形态学中的腐蚀运算和膨胀运算对垂直方向边缘图进行虚警滤除处理,从而得到感兴趣的目标检测区域。详细地给出了SAR图像目标检测步骤,并将本方法与其他方法的检测结果进行了比较,实验结果表明,在均匀杂波背景与非均匀杂波背景下,该方法能够快速有效地实现SAR图像目标检测。 相似文献
11.
针对视频序列运动目标检测易受环境噪声干扰、提取目标轮廓困难的问题,提出了一种基于边缘多通道梯度改进模型的多运动目标检测算法。首先,利用Canny算子获取视频序列中目标的边缘信息,并根据人类视觉色彩的恒常特性,对目标边缘建立时间、空间、颜色多通道梯度模型;然后,利用该模型获取目标边缘像素点的运动状态描述信息,实现背景边缘和运动物体边缘的分离;最后,将间断边缘像素点与其邻域点的运动状态相关联,以连接目标间断边缘,实现运动目标轮廓的提取,并将连接后的轮廓进行形态学处理以分割出目标。实验结果表明,与同类型算法相比,本算法在运动目标检测中具有的实时性、准确性和鲁棒性更好。 相似文献
12.
图像边缘细节包含重要的视觉感知信息,是进一步进行图像理解与场景感知的基础.针对常用的边缘梯度检测方法难以有效提取类似于分形纹理结构的复杂图像边缘问题,提出一种基于分数阶微分的图像边缘检测方法.该方法首先基于分数阶微分的性质进行图像拐点检测,并进一步结合拉格朗日多项式插值和Grumwald-Letnikov(G-L)分数阶微分的定义,推导出具有非整数步长像素信息的图像边缘检测算子.实验表明,该方法能有效提取图像中的边缘细节(拐点)特征.对被噪声严重污染的具有复杂边缘细节的图像,该算子同样具有较好的边缘细节检测能力,获得更好的视觉效果. 相似文献
13.
14.
15.
16.
基于子图像特征的目标提取方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对特定目标提出一种新的基于子图像块的目标提取方法。先对图像分块,再对分块后的特征图重新构建特征量并进行阚值分割,从而实现粗检,辅以知识确定目标的大概区域,最后借助边缘特性提取出精确目标。试验结果表明,该方法计算量较小、便于硬件实现,对于复杂自然背景中对比度低及不均匀光照条件下的一定形状尺寸的目标提取获得满意效果。 相似文献
17.
在铁路交通安全检测系统中,铁轨的识别是障碍检测物的关键。提出适合轨道数字图像的直线型铁轨自动识别算法。首先基于轨道图像的亮度特征和直线特征,综合应用Hough变换和边缘提取算法,检测出大量离散的共线像素点。然后建立直线方程,使检测到的直线连续化,根据线段斜率特性和线段长短滤除多余的线段。最后根据提取到的铁轨边缘轮廓得到图像中的铁轨位置信息,为铁路图像信息提取分析打下基础。用MATLAB编程实现了该算法,通过大量仿真实验验证了该算法的有效性。 相似文献
18.
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
19.
20.
为了更准确有效地提取图像边缘,提出一种基于广义B样条数字滤波器的边缘检测算法.首先由线性微分方程推导出广义B样条的一般形式.其后,利用广义B样条函数组建了边缘检测微分算子模板,该模板继承了广义B样条尺度因子α,通过调节α,可以改变边缘算子滤波器的幅值特性和带通特性,进而获得边缘表征的最佳效果.而后,结合变分公式和广义B样条函数构造广义B样条光滑滤波器,该滤波器实现了在光滑滤波意义下的直接样条变换,与边缘检测模板算子配合使用可提高边缘检测的抗噪能力.实验证明:该边缘检测算法能有效地检测出图像边缘,无论是边缘提取效果还是抗干扰能力都优于传统的差分算子. 相似文献