基于NSST和改进数学形态学的遥感图像目标边缘提取

Affiliation of Author(s):电子信息工程学院

Journal:图学学报

Key Words:目标边缘提取;遥感图像;无下采样Shearlet变换;数学形态学;区域连通;

Abstract:为了从遥感图像中提取出更为准确完整的目标边缘,提出一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进数学形态学的目标边缘提取方法。首先采用无下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成边缘细节丰富的高频分量和边缘细节较少的低频分量;然后结合不同分解程度下边缘像素点处的系数关系,对高频分量的各个子带进行模极大值检测,再经过双层掩膜筛选后得到高频边缘提取结果;对低频分量采用改进的数学形态学方法,得到低频边缘提取结果;最后将上述两部分融合,使用区域连通方法去除孤立点,得到最终的目标边缘图像。大量实验结果表明,与Canny以及其他4种同类边缘提取方法相比,本文方法所得边缘定位准确、完整清晰、细节丰富,且抗噪能力强,为后续遥感图像目标特征提取与识别奠定更好基础。

ISSN No.:2095-302X

Translation or Not:no

Date of Publication:2017-08-15

Co-author:吴诗婳,Jianjiang Zhou

Correspondence Author:wyq

Date of Publication:2017-08-15