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鉴于现有的形态学梯度边缘检测算子没有考虑梯度的矢量性,在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,并将平滑处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现.同时,在图像分割部分运用了多层次自适应的模糊阈值分割方法,利用自适应的方法对典型的模糊分割器的窗宽进行调整,并运用多层次的局部调整使图像分割后的物体边缘更加完整清晰. 相似文献
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传统的遥感影像去噪方法在去除影像噪声时,往往会造成去噪后影像细节信息丢失和模糊的问题。本文将二维EMD去噪理论用于遥感影像的去噪,提出了二维EMD与自适应高斯滤波相结合的遥感影像改进去噪算法。在去噪时能够保留低频信息不变,只对影像高频信息进行二维EMD分解后的不同频率IMF分量图作自适应高斯滤波去噪,从而更好地对含噪影像进行去噪。两组试验对比分析表明：本文算法具有较大的峰值信噪比、平均梯度和结构相似性,具有较小的均方根误差;并且边缘检测结果也表明,噪声在被滤掉的同时,经本文算法去噪后的影像能较多和更好地保留原始影像的细节信息和边缘轮廓信息,具有更好的去噪效果。 相似文献
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一种改进的Canny算子边缘检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行分析和评价。针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,提出一种基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子,该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应的改变滤波器的权值,在平滑图像的过程中使图像的边缘锐化。在计算梯度幅值的时候采用了邻域的梯度幅值计算方法,考虑了像素对角线方向的梯度计算,进一步抑制了噪声的影响。通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性。 相似文献
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本文基于传统的边缘检测算法提出了一种自适应的边缘检测算法,算法对传统边缘检测的4个过程进行了替代与改进,适用于遥感影像。本算法对梯度算子依据距离加权,构造了较为精确的梯度算子模板;通过二次非极大值抑制,保证了单次响应原则,间接提高了定位精度;提出了阈值圆的方法进行阈值判定,并通过静态动态结合的检测方法提高了算子对不同频率区域的适配性;引入引导滤波进行影像平滑,在去噪同时,良好地保持了边缘特性。实验结果表明：本算法符合单次响应原则,误检率低,定位精度高,细节清晰,边缘检测完整,适合于遥感影像的边缘检测。 相似文献
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粒度Hough变换及其在遥感影像直线检测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于Hough变换的遥感影像直线检测的过程中引入粒度计算的概念,利用粒度计算具有多角度、多层次观察问题的能力,对遥感影像中的直线边缘特征进行不同粗细的粒度分析,建立粒度计算概念下的直线检测算法,实现对不同长短、粗细直线的识别。真实的IKONOS遥感影像机场跑道提取试验证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对传统边缘检测方法存在的通用性较差、精度不高等问题,提出一种利用极值梯度的通用亚像素边缘检测方法。该方法将极值梯度分解为正梯度和负梯度,并在八个方向上进行判断与求解,然后得到由局部灰度增加最大和减小最大的两类像点共同组成的初始边缘,最后根据初始边缘的特点,分别建立不同类型边缘的亚像素定位拟合模型。为验证该方法的性能,分别利用模拟影像和实际影像与传统方法进行对比试验。试验结果表明该方法对不同类型的边缘都能较好的检测,并且对包括角点在内的边缘有更高的定位精度。因此,该方法可有效应用于影像的边缘检测中。 相似文献
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针对传统的变化检测算法主要依赖像斑的光谱信息,未能有效地利用影像多特征检测优势的问题,基于面向对象的分析思想,提出一种多特征融合的遥感影像变化检测算法。首先,以多尺度分割的影像对象为基础,统计各对象的颜色直方图和边缘直线梯度直方图;然后,利用推土机距离计算不同时期对象之间的颜色距离和边缘直线特征距离,采用自适应加权方法将颜色距离和边缘直线特征距离组合构建对象的异质性;最后,采用直方图曲率分析获得像斑的变化检测结果。实验结果表明,该方法能够充分融合颜色和边缘直线特征,提高变化检测的精度。 相似文献
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分析了传统边缘检测算法在多光谱影像应用中的局限性，提出了一种基于局部区域的光谱空间平均半径测度的边缘检测方法，该方法扩展了原有的单波段影像边缘检测的概念，将像元的灰度信息转化为光谱矢量，提高了检测的可靠性，并给出了多尺度边缘组合的算法。通过MAIS成像光谱仪对鄱阳湖30个波段数据试验，证明了此方法对边缘检测的有效性。 相似文献
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基于直线感知增强的边缘提取算法 总被引：1，自引：1，他引：0
根据视觉识别边缘的感知特性,提出了一种基于直线感知增强的弱边缘的边缘提取算法。借鉴视觉的直线感知方式,针对弱边缘整体上呈直线分布的特点将其筛选出来,进行编组、连接和扩展。与Edison边缘提取算子的比较实验证明,本算法在对弱边缘的提取和虚假边缘的抑制上有显著增强。 相似文献
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基于梯度幅度直方图和类内方差的边缘提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对复杂背景中目标边缘提取的问题,提出一种基于梯度幅度直方图和类内方差进行边缘提取的新方法———CAGH(cluster algorithm based on gradient histogram)算法。该算法先分析经“非最大梯度抑制”后的梯度幅度直方图的特征,确定边缘集中区域,再通过类内方差确定梯度阈值,并利用该阈值确定边缘。在车牌识别中运用该方法提取复杂背景中的车牌边缘,并与Sobel、Canny等算法进行了比较。结果表明,CAGH算法适应性强、提取效率高,提取的是连通性、独立性好的单像素边缘,有利于后续的特征提取和模式识别。 相似文献
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提出了一种带有方向的边缘检测算子,以高分辨率遥感影像为例,进行了道路边缘提取实验。研究结果表明,与经典的LOG算子相比,该算子提取的道路边缘,断线少、噪声低,在线状地物的提取中有较明显的优势。 相似文献
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分形网络演化算法（fractal net evolution approach,FNEA）是一种有效的多尺度影像分割算法,但对于具有斑点噪声、局部区域对比度低等特点的高分辨率合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像,直接应用FNEA算法得到的分割结果难以用于后续的面向对象影像分析。提出了基于边缘约束的FNEA（edge restricted FNEA,eFNEA）算法,通过加入边缘信息和构建异质性规则来为分割融入更多信息,提高分割效果。实验结果表明,对于微弱边缘和噪声污染严重等情形,eFNEA算法的分割结果均优于FNEA算法。 相似文献
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一种基于线特征的道路网变化检测算法 总被引：6，自引：0，他引：6
提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。 相似文献
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由于SAR影像具有乘性相干斑噪声,某些对光学影像有较好检测性能的边缘检测算子,对于SAR影像并不适用,因此本文提出了一种将改进后的Ratio算子与Canny算子相组合的新方法。首先采用多种客观评价指标,得出经典方法中的Lee滤波能有效去除噪声,且最大限度保留了梯度信息,适用于边缘检测;然后对边缘检测具有恒虚警特性的Ratio算子进行改进,改进后的算子更利于影像归一化处理;最后利用改进后的Ratio算子与Canny算子组合成新方法。试验结果证明,组合后的新方法显著提高了边缘检测正确率和定位精度,改善了边缘连续性,具有一定的有效性和实用性。 相似文献
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针对指数加权均值比(ROEWA)边缘检测算子无法准确确定边缘位置和边缘方向的问题,对其表达式进行了改进。重新定义了反转的、带符号的、归一化最小指数加权均值比(IROEWA),作为边缘强度指标,来量化描述边缘的跃变程度,并在此基础上准确计算出边缘的方位。同时将改进的非极大值抑制算法应用到边缘检测流程中,对IROEWA得到的边缘强度图进行后处理。针对自然SAR图像和仿真SAR图像的实验都表明,改进算法能够得到比ROEWA加分水岭分割的原始算法更好的边缘检测结果。利用接收者操作特征(ROC)曲线,对改进算法进行量化评价,其曲线下面积(AUC)可达0.97570,非常接近理想的检测器;在其ROC曲线的最优点处,检测率可达0.95232,而虚警率仅为0.00214左右。 相似文献