互联网 qkzz.net
全刊杂志网:首页 > 女性 > 文章正文
刊社推荐

利用Beamlet变换算法提取遥感图像线性特征梅小明 张良培 李平湘



  摘要:利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的线性特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(generalized likelihood ratio testing)来检测判断符合条件假设的Beamlets,重建线性目标。此算法可以克服图像中的干扰及噪声,适应复杂、低信噪比遥感图像环境,准确地定位出直线。实验结果表明,该算法具有较好的性能,可以应用到实际的遥感图像处理中,具有实用价值。
  关键词:遥感图像处理;Beamlet变换;线性特征;提取;梯度;广义似然比检验
  中图分类号:TP391文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1576-03
  
  线性特征是图像分析、处理中一种非常重要的特征,是视觉感知的重要线索[1],能极大地简化图像的表示,同时又符合人们的视觉习惯。遥感图像分析处理中,能通过这些有意义的目标特征,如主要道路、居民区及人造目标等,来进行遥感图像的判读、解译工作,从而完成遥感图像的配准、矢量化、遥感地理及自动目标识别等任务,因此直线特征提取在遥感图像处理中是一项重要的、不容忽略的任务。线性特征通常对应目标物体的轮廓线或边界线,由于遥感图像所包含信息量较大,背景噪声比较复杂甚至图像比较模糊。对线性特征进行提取的算法一直以来都引起了人们广泛的关注,人们相继提出了许多算法。这些算法各有优缺点[2~6]: Hough[3]变换通过在极坐标下计算直线方程,利用在变换域中来投票统计局部极大值,进行重建直线,能有效地连接断裂的直线,同时存在局部性能差、参数复杂、难以适应低信噪比的缺点;Canny算子使用高斯滤波器对图像进行平滑滤波,利用最优边缘准则,能比较准确地得到边缘及方向,适用于高斯白噪声图像,但容易丢失缓变的边缘,对噪声比较敏感,在强噪声下或低信噪比的条件下,存在设置高、低参数困难、局部噪声干扰大等不足;动态规划方法[5]、最小熵方法[6]、基于Bayesian框架[6]等方法通过分析已经得到的直线集,对直线图进行连接和延拓,精度要求取决于经过其他的边缘编组方法得到的最初直线图。
  本文利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的线性特征,Beamlets[7]是一种按二进尺度组织的多线段系统,是各个尺度上的所有线段的一种集合。Beamlet变换利用边缘上像素灰度值的连续性,沿边缘通过积分计算来提取直线,能克服传统的直线提取算法对噪声敏感的、参数难以选择、局部性能差等缺点,较准确地提取出任意位置、任意方向、任意长度的直线,较好地连接直线而不会断裂,具有较高的直线分辨率。实验结果验证,它是一种较新的、很有潜力的遥感图像线性特征提取算法。 ......
很抱歉,暂无全文,若需要阅读全文或喜欢本刊物请联系《计算机应用研究》杂志社购买。
欢迎作者提供全文,请点击编辑
分享:
 

了解更多资讯,请关注“木兰百花园”
分享:
 
精彩图文


关键字
支持中国杂志产业发展,请购买、订阅纸质杂志,欢迎杂志社提供过刊、样刊及电子版。
关于我们 | 网站声明 | 刊社管理 | 网站地图 | 联系方式 | 中图分类法 | RSS 2.0订阅 | IP查询
全刊杂志赏析网 2017