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针对常规线性边缘检测器处理遥感图象时细节丢失严重的缺点,介绍了数学形态学基本理论,讨论了数学形态学在边缘检测中的应用.形态学的灰度梯度运算是在经典形态变换基础上提出的一类非线性算子.对于结构元素的选取作了一定的说明.另外,还与传统线性算子的处理结果进行了比较.通过计算机对遥感图像的模拟实验表明:基于形态灰度梯度运算的遥感图像边缘检测方法,不但几何意义明确,易于构造,而且性能也优于传统检测算子,证实了该方法的可行性. 相似文献
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基于Tsallis熵差的遥感图像边缘检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于Tsallis熵差和百分位形态变换,提出了一种改进的遥感图像边缘检测方法。该方法通过构造基于百分位形态变换的边缘检测算子和选择不同方向结构元素进行变换来增加图像的边缘信息,并且该方法在百分位形态变换的基础上还改进了百分位变换的评价准则。它利用图像Tsallis熵差来选择边缘检测算子的百位变换值,将选择Tsallis熵差最大的百分位变换作为变换结果。实验结果表明,与传统的基于数学形态学的边缘检测方法相比,该方法可以最大程度上抑制噪声,有效地提高图像的边缘检测效果。 相似文献
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基于动态结构元的药柱表面图像边缘检测 总被引:1,自引:1,他引:1
以某产品药柱表面图像边缘检测为例,提出了一种基于动态形态学结构元和SUSAN算子相结合的图像边缘检测算法.该算法采用动态形态学结构元得到梯度图像,根据梯度图像利用SUSAN算子进行边缘检测.采用动态形态学结构元得到的梯度图像服从统一分布,有利于边缘提取,克服了采用固定形态学结构元不能适应不同的梯度图像的不足.通过与so.bel和固定形态学结构元的边缘检测算子进行对比实验,实验结果表明,该方法具有较好的边缘提取能力,抗噪性能好,对药柱表面图像处理具有很好的实际应用价值. 相似文献
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基于灰度形态学的红细胞图像边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
边缘包含了图像很多重要的信息,边缘检测的好坏也直接决定了后续处理的效果。在利用数学形态学进行边缘检测后,会出现不需要的边缘,形成噪声。针对这种情况,提出一种计算中心像素与邻域像素均方差的方法对形态学边缘检测算子进行改进,该方法可以有效减少噪声,为以后对红细胞图像进行特征提取和分类打下良好的基础。 相似文献
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针对基于水平集的边缘检测方法抗噪性能差,处理模糊边界和灰度不均匀性的能力弱,计算效率低,边缘检测结果的精确性极大程度上依赖于初始轮廓的位置且曲线演化易陷入极小值等问题,提出一种基于全局最优凸函数变分模型和Split Bregman数字最小化的边缘检测方法。该方法首先根据CV模型的构造原理,并利用Chan的全局最优化思想,构造了一个通用的可以获得全局最优解的凸函数变分模型;在曲线演化和数字最小化迭代过程中,引入了基于Split Bregman的快速迭代算法,可以使曲线在克服噪声等问题的影响下快速、准确、稳定地演化到目标的边界处。实验结果证明了提出的边缘检测方法既具有较高的计算效率,能够满足遥感图像边缘检测对实时性的要求,同时也具有较高的边缘检测精度和良好的普适性。 相似文献
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海上溢油图像的边缘检测技术是最重要的海上溢油监测技术之一。无论是溢油的识别、位置的确定或者溢油量的获取,都需要首先确定溢油区域的边界信息。针对溢油图像的特点,提出了一种新颖的边缘检测算法。该算法由3部分组成:“非极大值抑制”实现了溢油图像的候选边缘检测;动态分块阂值算法实现了对噪声、伪边缘的清除,使获得的边缘更连续;改进的GDNI边缘连接算法实现了对去噪后图像中的中断边缘点的准确连接。通过实验结果证明,提出的算法能够得到清晰连续的溢油遥感图像的边界信息,较好地实现了具有低对比度、模糊边界以及噪声问题的溢油遥感图像的边缘检测,且具有很好的实时性。根据本算法得到的边缘检测信息,海上溢油能够更加容易和快速地被识别。 相似文献
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单木树冠检测可以辅助林业统计获取诸如树冠位置、冠幅、胸径等信息,对发展精准林业具有重大意义。针对单木树冠检测中树冠轮廓描绘不精确的问题,文中提出了一种基于形态Snake模型的遥感影像的单木树冠检测算法。该算法首先对林区特征进行了分析,然后 使用局部极值法 对林区特征图和距离变换图提取树冠顶点,最后根据树冠顶点为所有树冠初始化形态Snake模型轮廓,并迭代进行轮廓演变,得到最终的树冠轮廓。为了验证方法的有效性,对比分析了区域生长法、模板匹配法、分水岭法和所提出的形态Snake模型法。实验结果表明,所提方法的检测结果更准确,树冠轮廓更接近实际形状,与其他已有方法相比,整体检测得分提高了6%,面积平均差降低了0.5m2。 相似文献
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面向对象的变化检测技术在高分辨率遥感图像领域已经得到广泛地应用。由于遥 感图像受光照、大气环境等成像条件的影响,图像特征的质量也参差不齐,筛选出高质量的特 征成为对象级遥感图像变化检测的关键。针对此问题,提出了一种基于 Relief-PCA 特征选择的 对象级遥感图像变化检测方法。首先,对原始图像进行多尺度分割获得目标对象,并提取对象 的光谱特征与纹理特征;然后,利用对数比值法获得变化矢量,再使用 Relief-PCA 特征选择的 方法对图像的对象特征进行筛选与降维;最后,计算并生成 CVA 变化强度图,利用 Otsu 方法 对变化强度图进行阈值分割得到最终的变化检测结果。实验表明:与已有方法相比,该方法的 变化检测精度更高,误检率和漏检率更低。 相似文献