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一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法 摘要: 合成孔径雷达(SAR)技术已经得到广泛应用。在SAR图像分析过程中,边缘检测是一个重要的工作。本文提出了一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法。双树复小波变换具有平移不变性和倍增特性,能够有效处理SAR图像的幅度和相位信息。在本文中,首先对SAR图像进行双树复小波变换,然后对变换后的图像进行边缘检测,最后通过实验验证了该算法的有效性。 关键词:双树复小波变换、SAR图像、边缘检测、平移不变性、倍增特性 1.引言 合成孔径雷达(SAR)技术已经得到广泛应用。SAR技术可以实现对地面物体的高精度成像。在SAR图像分析过程中,图像边缘是一个重要的特征。边缘提取和检测是SAR图像处理中的关键环节,对后续的图像分割和目标识别都有重要作用。 在传统的SAR图像边缘检测算法中,主要使用的是基于梯度的边缘检测算法,如Sobel算子、Prewitt算子等。这些算法虽然在噪声较小的情况下能够获得较好的边缘检测效果,但在噪声较大的情况下会出现较多的误检和漏检。因此,需要寻求一种更加有效的SAR图像边缘检测算法。 在本文中,我们提出了一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法。双树复小波变换具有平移不变性和倍增特性,能够有效地处理SAR图像的幅度和相位信息。在本文中,首先对SAR图像进行双树复小波变换,然后对变换后的图像进行边缘检测,最后通过实验验证了该算法的有效性。 2.双树复小波变换 双树复小波变换(BSF-WT)是一种新型的小波变换方法,它是对传统小波变换的改进。与传统小波变换相比,BSF-WT具有如下特点:(1)平移不变性;(2)倍增特性;(3)复小波性质。这些特点使得BSF-WT更加适合于处理SAR图像。 BSF-WT的具体实现方式是:首先将原始图像进行离散傅里叶变换(DFT),然后将DFT变换后的图像经过两个细分滤波器和两个粗分滤波器进行分解,最后通过两个反卷积滤波器和两个反滤波器进行重构。其中,细分滤波器和粗分滤波器都是由小波函数和最小相位函数构成的。 BSF-WT的平移不变性和倍增特性使得它能够有效地处理SAR图像的幅度和相位信息。在SAR图像中,均值较低,噪声较高,因此需要使用BSF-WT对其进行处理。 3.SAR图像边缘检测算法 SAR图像边缘检测算法的基本步骤是:(1)对SAR图像进行BSF-WT变换;(2)通过阈值处理提取图像的边缘;(3)对提取出来的边缘进行滤波处理,以得到更加准确的边缘。 在本文中,我们采用了Otsu算法自适应设置阈值,使得算法具有更好的适用性。 4.实验结果 我们使用了SAR图像库GF-3的数据进行实验验证。实验结果表明,基于BSF-WT的SAR图像边缘检测算法可以有效地提取出SAR图像中的边缘,并且比传统的梯度算法具有更好的结果。 5.结论 本文提出了一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法。该算法具有平移不变性和倍增特性,能够有效地处理SAR图像的幅度和相位信息。经过实验验证,该算法能够有效地提取出SAR图像中的边缘,比传统的梯度算法具有更好的结果。