基于自适应双阈值的SUSAN算法?

传统SUSAN算法在提取图像边缘时,会出现漏检现象,且所提取的边缘较粗。为此,运用计算最大类间方差的方法自适应地选取双阈值,取代传统算法中人工设定的单阈值,采用多方向局部非极大值抑制方法进行改进,提出一种新的SUSAN边缘检测算法,并将其应用于遥感图像的边缘提取。实验结果表明,该算法能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致光滑。     

基于标值点过程改进的遥感道路提取新算法

研究了标值点过程的道路提取算法,针对传统数据模型提取道路不够准确的缺点,改进了数据模型。提出了基于边缘检测的生灭转移核,避免了传统的生灭过程搜索的盲目性,大大加快了算法的收敛速度。针对传统转移核容易破坏线段的连接性的缺点,定义了多种新型的RJMCMC转移核,重新设计了基于邻域的生灭转移核及线段参数转移核。仿真结果表明,改进算法大大提高了收敛速度,并且提取的道路网络更准确,更连续。