基于方向ROEWA算子的高分辨率SAR图像道路提取

指数加权均值比率ROEWA算子是SAR图像阶跃边缘提取中较为常用的算法,但该方法只能提取边缘强度,不能得到边缘方向。本文在ROEWA算子的基础上,利用添加方向模板的方法,提出了获取边缘方向的ROEWA改进算法。并根据得到的边缘方向,分别提出了一种边缘筛选算法和快速的Hough变换算法,从而提取出图像中的直线信息。实验表明,本文方法准确、高效,且对SAR图像中的相干斑噪声具有很好的抑制作用。     

基于改进ROEWA算子的SAR图像边缘检测方法

指数加权均值比(ROEWA)算子是一种较好的适用于SAR图像的多边缘检测算子,然而传统方法无法准确定位边缘,且不能计算边缘方向。改进边缘检测流程,分析上述问题产生的原因并采用传统ROEWA算子保证边缘检测恒虚警,对ROEWA加权后的滤波值进行差分运算保证非极值抑制的准确性。利用Radon变换具有较好抗干扰性和几何解析性的性质,提出基于Radon变换计算边缘方向。针对实测SAR图像的实验结果表明,该方法边缘检测及边缘方向计算性能较好。     

一种新的SAR图像边缘检测算子

Canny算子是边缘检测的重要方法之一,对于含有高斯加性噪声的图像非常有效.从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数的方法对Canny算子进行了改进,改进后的Canny算子可以应用到SAR图像边缘检测.实验结果表明该算子对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻.     

基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取

针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像受到乘性斑点噪声的影响,且道路环境复杂多变的问题,提出一种基于模糊连接度的高分辨率SAR图像道路自动提取方法。首先,对SAR图像进行斑点滤波,以降低斑点噪声的影响;其次,结合指数加权均值比(ROEWA)算子检测结果和模糊C均值(FCM)分割结果自动提取种子点,从而提高自动化程度;最后,利用以图像灰度和ROEWA检测算子边缘强度为特征的模糊连接度算法对种子点进行扩展提取道路,经形态学处理后得到最终结果。对两幅SAR图像进行实验,并与FCM方法分割出的道路结果进行比较,所提出的方法在提取完整率、正确率及检测质量上均优于模糊C均值方法。实验结果表明,所提出的方法能较有效地从高分辨率SAR图像中提取不同宽度和弯曲程度的道路,且无需人工输入种子点。     

基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

针对传统Canny算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题,提出一种将LOG算子和Canny算子相结合的边缘检测方法。采用LOG算子对图像进行噪声过滤,从以下3个方面改进Canny算子实现边缘检测：(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强,使低强度边缘更容易被检测;(2)在M×N邻域中计算梯度幅值和方向;(3)将梯度方向结合梯度幅值计算,使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘。     

一种基于小波变换的SAR图像多尺度边缘检测融合算法

SAR图像中的噪声是乘性的斑点噪声,对光学图像有效的检测算子并不适用于SAR图像的边缘提取。由于小波变换具有良好的时频局域化特性及多尺度分析能力,因此根据多尺度分析来构造多尺度边缘检测算子,通过改变高斯函数的标准差σ,就可以选择边缘检测的细节程度;最后,将各尺度检测结果进行融合来提高检测效果。实验结果表明,该方法取得了较好的检测效果。     

一种新的LOG算子对SAR图像的边缘检测能力

在对SAR图像的分析和识别中,边缘的检测信息十分重要。针对传统的LOG算子的缺陷,本文提出了一种基于自适应中值滤波的改进LOG算子对SAR图像的边缘检测方法,在平滑图像内部区域的同时保留了更多的细节,提高了LOG算子对SAR图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。     

基于逼近增强算子的合成孔径雷达图像特征提取算法

针对含噪SAR图像的边缘检测效果不理想、边缘特征不明显等问题,提出一种基于逼近增强算子的合成孔径雷达(SAR)图像特征提取算法.该算法利用多尺度非均匀滤波将含有噪声与不合噪声的像素点的灰度值、结构元素以及区域内的像素加权灰度密度这三个特征进行区分,以达到去噪效果.采用基于增强算子的SAR图像检测方法,通过SAR图像的像素灰度值以及像素点分布密度均值来计算综合均值阈值,通过阈值来判断像素点是否属于边缘部分.在实验中,通过分别与基于修改的LSD算法、基于水平集算法以及基于核心聚类算法的SAR图像提取方法进行了对比分析,从对比结果可以得出算法在对含噪SAR图像进行边缘检测时可以得到更明显的边缘信息.     

基于卡尔曼滤波的SAR图像边缘检测方法

针对传统 Canny 边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度 太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型 Canny 算子边缘检测算法。首先建立 合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方 程;然后用“预测+反馈”的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表 明,该方法可以有效地抑制 SAR 图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相 对于传统的 Canny 算法有较好的检测效果。     

一种基于 ROEWA 算子改进的 CV 模型用于乳腺超 声图像分割

基于区域的几何活动轮廓(Chan-Vese,CV)模型是乳腺超声图像中常用的一种分割算法.但传统的CV模型不能满足乳腺超声图像分割精度高、速度快的要求.因此,文章提出了一种基于指数加权平均比率(Ratio of Exponential Weighted Averages,ROEWA)算子改进的CV模型,用于乳腺超声图像中病灶区域的分割.首先,计算乳腺超声图像的ROEWA算子.其次,基于图像的ROEWA算子构建边缘指示函数,用于代替CV模型中的Dirac项.最后,去除平滑项,从而提高曲线演化的速度.实验结果表明,文章提出的算法不仅能提高分割的精度,而且能显著提高分割的速度.     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG 边缘检测算法

传统LOG 边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也 易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的LOG 边缘检测算法,首先采用双边滤 波和自适应中值滤波来代替传统LOG 算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提 取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪 效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG 算法具有更好地检测效果。     

图像平滑算子对边缘检测精度的影响

图像平滑算子的性能会直接影响到边缘检测的精度,并最终影响到边缘定位的精度,从而影响CCD摄像机的标定精度,所以通过实验对图像平滑算子和边缘检测算子进行了性能比较,可以看出中值滤波算子在保持良好的去噪性能基础上,与均值滤波相比能够很好地保持图像的边缘等细节,与图像间平均滤波相比能够节约时间、提高效率。与Canny算子相比,Sobel算子不但能够准确地检测出目标的边缘,而且具有很强的抗噪性,在检测直线边缘方面具有很强的优势,更加适合应用的需要。     

基于曲率估计的Canny边缘检测算法

为了解决传统Canny边缘检测算法对噪声敏感的问题,针对噪声边缘弯曲度大且弯曲空间范围小的二维空间特性,构造了基于曲线曲率估计的边缘曲度算子,并利用大尺度Canny算法边缘检测结果对边缘曲度算子进行修正,使该算子能够准确地表征噪声强度在二维空间中的分布情况,在此基础上,提出了一种在边缘检测过程中加入边缘曲度算子进行噪声衰减的边缘检测算法. 实验结果表明,算法在有效抑制噪声的同时,保留了变化丰富的细节边缘及变化缓慢的轮廓边缘,检测结果较好地反映了图像的原始结构特征.     

用Sobel算子细化边缘

提出了一种用Ｓｏｂｅｌ算子细化边缘的新方法,通过引入衰减因子得到不失真的灰介边缘图Ｐ１,然后将灰阶边缘图Ｐ１用Ｓｏｂｅｌ算子进行正理２,得以边缘的边缘图Ｐ２,再用前者减去后者得差值图Ｐ３,再将Ｐ３中为负的点改为０,用以除去３图中边缘外侧的点,从而得取边缘产细的边缘,对于边缘模糊的部分这种过程可以重复多次,最后也可得到较细的边缘（但不一定连接）,此种方法对于处理其它边缘检测方法得到的边级也有效。边缘     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

一种基于猫视皮层细胞机制的改进的Sobel算子

目前最常见的边缘检测算子是Sobel算子,但是它存在对非0°和非90°朝向的边缘检测时,其输出幅度不强、抗干扰和抗亮度变化弱的问题。通过仔细比较Sobel算子与猫（以及雪貂和猴）的初级视皮层的简单细胞对场景边缘检测原理的不同,提出了更接近于猫的初级视皮层中的简单细胞的工作机制的边缘检测算法——改进的Sobel算子。实验结果表明：改进的Sobel算子不仅保留了经典的Sobel算子的优点,而且提高了45°、135°朝向的边缘输出幅度,增强了抗干扰性和亮度适应性。