本文選題：合成孔徑雷達圖像 + 邊緣檢測��； 參考：《遙感學(xué)報》2017年02期

【摘要】：針對指數(shù)加權(quán)均值比(ROEWA)邊緣檢測算子無法準確確定邊緣位置和邊緣方向的問題,對其表達式進行了改進。重新定義了反轉(zhuǎn)的、帶符號的、歸一化最小指數(shù)加權(quán)均值比(IROEWA),作為邊緣強度指標,來量化描述邊緣的躍變程度,并在此基礎(chǔ)上準確計算出邊緣的方位。同時將改進的非極大值抑制算法應(yīng)用到邊緣檢測流程中,對IROEWA得到的邊緣強度圖進行后處理。針對自然SAR圖像和仿真SAR圖像的實驗都表明,改進算法能夠得到比ROEWA加分水嶺分割的原始算法更好的邊緣檢測結(jié)果。利用接收者操作特征(ROC)曲線,對改進算法進行量化評價,其曲線下面積(AUC)可達0.97570,非常接近理想的檢測器;在其ROC曲線的最優(yōu)點處,檢測率可達0.95232,而虛警率僅為0.00214左右。
[Abstract]:Aiming at the problem that the edge detection operator of exponential weighted mean ratio (ROEWA) can not accurately determine the edge position and direction, the expression is improved. The inverse, signed, normalized minimum exponential weighted mean ratio (IROEWAA) is redefined as an index of edge strength to quantitatively describe the jump degree of the edge, and on this basis to accurately calculate the orientation of the edge. At the same time, the improved non-maximum suppression algorithm is applied to the process of edge detection, and the edge intensity map obtained by IROEWA is processed after processing. Experiments on both natural SAR images and simulated SAR images show that the improved algorithm can obtain better edge detection results than the original algorithm of ROEWA plus watershed segmentation. The improved algorithm is evaluated quantitatively by using the receiver operating characteristic (ROC) curve. The area under the curve can reach 0.97570, which is very close to the ideal detector, and the detection rate is 0.95232 and the false alarm rate is only about 0.00214 at the best point of the ROC curve.
【作者單位】： 地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護國家重點實驗室(成都理工大學(xué));地學(xué)空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室;成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院;成都理工大學(xué)旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院;電子科技大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查評價國家專項工作項目(編號:12120113095400)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1899593