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讨论了基于光滑函数的二维小波极大模边缘算子和小波过零点边缘算子及其特性。提出了多尺度二进小波变换过零点边缘聚焦算法。通过对不同尺度下小波变换的遥感影像进行复合、边缘提取和聚焦后结果进行比较，可以发现该算法适应影像空间尺度不确定性目标边缘提取。既可保证大尺度下的轮廓信息不失真，又能在边缘定位上保持很高的精度。 相似文献
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2维对称小波与多尺度影像边缘特征提取 总被引：4，自引：2，他引：4
针对Mallat Gaussian小波和Bubble小波用于解决遥感影像中多变和不确定尺度目标检测中存在的不足，基于一般高斯核构造了2维对称小波和张量积2维对称小波。给出了5组有关空间滤波器响应系数和快速算法。实验表明给出的2维对称小波用于影像中多变尺度目标的边缘检测效果显著。对于遥感影像空间不同尺度目标的检测，可以通过在对称小波中选择适当的σ值以得到相应的空间滤波器响应系数，实现最佳边缘特征检测。由于遥感影像中存在2种类型的边缘，采用对称小波的过零点检测和极值检测获取的边缘特征间存在明显差异，在遥感影像目标特征的自动探测以及数字摄影测量研究中应引起重视。 相似文献
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利用小波变换和边缘限制条件进行水域分割 总被引：2，自引：2，他引：2
阐述了一种利用小波变换和边缘限制条件进行水域提取的新算法，它的特点是先用小波变换将影像变换到不同尺度层上；然后在不同尺度层上统计影像的特征值，以形成影像的特征数据；接着利用Facet边缘检测算法在特征数据上检测特征边缘存在的情况，从而判断像素是否属于水域，与传统的水域提取方法相比，它用到了不同频率上水域灰度信息，从而更准确地刻画了水域的灰度特性，试验结果表明，利用小波变换和边缘限制条件对水域分割效果较好。 相似文献
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Gaussian反对称小波与SAR影像目标特征提取 总被引：2，自引：0，他引：2
由于遥感影像中目标尺度的不确定性 ,使得在目标特征提取和检测前难以事先确定最佳尺度以适应影像空间不同尺度目标的识别与检测 ,给遥感影像自动识别与全自动数字摄影测量带来了极大困难。为了解决遥感影像中不同尺度目标的探测问题 ,提出基于一般高斯核构造一类Gaussian反对称小波并给出相应二维小波变换的快速算法 ,弥补了MallatGaussian小波 (σ =1)在解决遥感影像空间不同尺度目标检测中的不足。对于影像中不同尺度的目标特征探测 ,通过在Gaussian核函数中选择适当的参数σ值 ,得到相应的反对称小波空间滤波器响应系数 ,用于解决不同目标的检测问题。分别给出了有关Gaussian反对称小波的 5组空间滤波器响应系数 ,对于研究遥感影像目标兴趣算子和多源遥感影像特征检测尤为重要。由于SAR影像中“speckles”是一乘性噪声 ,文中先对原SAR影像进行对数变换得到一同态影像。基于小波变换的软域值斑点噪声抑制既在一定程度上抑制斑点噪声又保持影像细节信息。通过对两SAR影像检测实验 ,表明给出的Gaussian反对称小波类在遥感影像特征检测中效果极佳。遥感影像中同时存在阶跃型和屋脊型边缘 ,可以采用反对称小波的极大模或过零点检测提取影像边缘特征 ,但得到的结果存在局部位置偏差。这一结论对于今后研究 相似文献
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阐述了一种利用小波变换和边缘限制条件进行水域提取的新算法,它的特点是先用小波变换将影像变换到不同尺度层上;然后在不同尺度层上统计影像的特征值,以形成影像的特征数据;接着利用Facet边缘检测算法在特征数据上检测特征边缘存在的情况,从而判断像素是否属于水域.与传统的水域提取方法相比,它用到了不同频率上水域灰度信息,从而更准确地刻画了水域的灰度特性.试验结果表明:利用小波变换和边缘限制条件对水域分割效果较好. 相似文献
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闫野 《测绘与空间地理信息》2023,(7):89-92+96
影像分割是面向对象影像分析的基础,已经发展出许多算法。随着遥感影像空间分辨率的提高,复杂的噪声和丰富的细节信息给影像分割带来了巨大的挑战。分水岭变换能够得到连续封闭的边缘,但存在严重的过分割现象,为了解决这个问题,本文提出Canny算子边缘约束下的分水岭分割算法。首先,对遥感影像进行分水岭变换和Canny边缘检测;以Canny边缘作为参考数据,以分水岭的结果和Canny算子检测出的边缘的重合度和相邻区域的特征差异为标准对分水岭图像进行区域合并,得到最终分割结果。实验结果表明,该算法能够有效解决分水岭变换的过分割问题,准确提取出主要地物目标的边界轮廓。 相似文献
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提出一种基于松弛法的影像边缘提取算法．本文详述了边缘标号的设置及初始概率的计算，并根据邻域内的信息分布，综合考虑了边缘的先验知识，设计出自适应的支持函数． 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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针对传统的边缘检测方法将灰度变化较为平缓的区域误判为边缘的问题,提出了基于二阶局部纹理熵的边缘检测方法。利用了二阶局部纹理熵能表示局部区域灰度变化大小的性质,并采用灰度错位压缩法消除灰度值压缩造成的条纹现象。实验表明,本文提出的方法能有效地检测出各类边缘,解决了上述的误判问题;通过不同大小窗口的边缘检测效果比较,建议在采用基于二阶局部纹理熵的边缘检测方法时将窗口设置为3×3。 相似文献
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结合边缘编组的Hough变换直线提取 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。 相似文献
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基于边缘的多光谱遥感图像分割方法 总被引：10，自引：0，他引：10
从Marr视觉计算理论和Tobler地学第一定律出发,提出了基于边缘的多光谱遥感图像分割方法.在基于边缘的多光谱遥感图像分割方法中,由边缘检测、边缘综合、边缘生长、区域标号等环节组成.该遥感图像分割方法在可视化开发平台Delphi中予以编程实现.将之应用于日本熊本市（Kumamoto）的Quickbird多光谱遥感图像中,并与多种遥感分割算法进行了比较：（1）从多光谱遥感图像各波段亮度信息利用的程度上看,提出的遥感图像分割方法能充分利用多波段亮度信息;（2）从遥感图像分割结果上看,由于分别对不同的波段进行边缘检测,并在此基础上进行边缘综合、边缘生长,遥感图像中的细节特征得到了充分体现,遥感图像分割效果更理想;（3）从计算复杂度和计算效率上看,基于边缘的多光谱遥感图像分割法较其他分割方法有一定的优势. 相似文献
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介绍了遥感图像检索中边缘特征的不同描述方法。边缘特征有两种类型:一种是边缘图;另一种是边缘方向。文中分别采用目标图像和纹理图像对不同的方法进行了实验,结果表明将两种边缘特征结合可以提高检索的效果。 相似文献
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分析了遥感影像矢量化数据的特征,指出传统的深度搜索匹配方法用于无拓扑矢量化数据公共边提取存在的不足。针对此问题,提出了基于共线搜索匹配的公共边提取算法,提取无拓扑遥感影像矢量化数据中多边形要素的公共边和非公共边,然后使用经典的道格拉斯普克算法压缩,有效地消除了对要素分别压缩时产生的缝隙问题,验证了算法的可靠性。 相似文献