范典[1]2002年在《基于二进小波的SAR图像边缘信息提取》文中进行了进一步梳理合成孔径雷达(SAR)以其特有的全天时、全天候成像能力，在对地观测领域中发挥着重要的作用。尤其是近年来，随着美国航天飞机雷达计划(SIR—C／X—SAR及SRTM)、欧洲遥感卫星(ERS—1／2)、欧空局环境卫星(ENVISAT)、日本地球资源卫星(JERS)以及加拿大雷达卫星(RADARSAT)等的成功实施与发射，表明雷达遥感取得了长足的进步。 随着雷达系统不断的发展，多波段、多极化、多模式的高分辨率合成孔径雷达已经为了人们提供了丰富的数据。这就对合成孔径雷达数据处理方法提出了更高的要求。可以说，如何处理分析雷达遥感数据，如何进行信息的提取与挖掘，最终如何将信息转换成能够产生科学、经济、社会价值的知识是今天的雷达遥感研究者们所面临的最大挑战。 边缘信息是合成孔径雷达图像中最重要的信息之一，很多目标就直接以边缘信息表现出来，对更多的目标，识别时需要首先进行边缘特征或纹理特征的提取。绝人多数边缘提取方法的核心部分都是对图像进行梯度运算，而梯度运算将不可避免的放大噪声的影响。由于合成孔径雷达成像的特殊性，图像中必定有大量的斑点噪声存在。这就给SAR图像中边缘信息的提取增加了困难。 本文研究了利用二进小波变换在SAR图像中进行边缘信息提取的方法，研究了主动轮廓模型在边缘跟踪时的应用。考虑到湖岸线和道路分别在SAR图像中表现为典型的阶跃状边缘和屋顶状边缘，本文针对这两种地物在SAR图像中的不同信息表现分别进行了信息提取试验。 研究表明： 1．使用二进小波进行边缘信息提取的方法可以较好的抑制合成孔径雷达图像中斑点噪声对边缘信息提取的影响； 2．使用反对称和对称小波滤波器分别可以有效的提取阶跃状边缘(湖岸线)和屋顶状边缘(道路)； 3．即使在湖岸比较曲折的区域，基于梯度矢量流的主动轮廓模犁在边缘跟踪时山能够可以较好的拟和湖岸线。 通过研究，论文取得了以下创新性成果： 1．将二进小波边缘检测方法应用于SAR图像中湖岸线和道路的提取，表明 了二进小波可以较好的抑制合成孔径雷达图像中斑点噪声对边缘信息提取的不 利影响。 2．将基于梯度矢量流的主动轮廓模型应用于SAR图像中湖岸线和道路的提’ 耿，证明了基于梯度矢量流的主动轮廓模型能够较好的连接比较曲折的目标轮 廓。
毛天祺, 刘伟, 黄洁, 赵拥军[2]2018年在《二进小波增强与边缘局部信息FCM的SAR图像变化检测》文中指出合成孔径雷达图像中固有的相干斑噪声往往导致变化检测结果中存在大量虚警与漏警。针对这一问题,本文提出一种利用二进小波增强与边缘局部信息模糊C均值的变化检测方法。首先利用二进小波对对数比差异图进行自适应增强,平抑噪声的同时均衡灰度分布;然后,利用指数加权均值比算子对差异图进行边缘信息提取,修正局部信息模糊C均值算法中邻域窗内像素点权值,使邻域窗滑动至变化区域的边缘部分时能够对噪声切向平抑,保留细节信息。最后对差异图进行分割,得到变化检测结果二值图。仿真与实测数据实验结果表明,本文方法能够有效抑制相干斑噪声,同时对变化区域的细节保持效果较好。
马丽亚木·阿布来孜[3]2013年在《二进小波变换在图像边缘处理中的应用研究》文中研究指明图像边缘检测是国内外众多学者研究的重点和难点技术问题，是图像处理等各个不同的域中最活跃的研究课题，是保证检测图像有用边缘的最基本基础。图像处理的首要工作就是边缘检测，对图像处理等各个不同领域的发展起着非常大的推动作用，是一个最有前途的、被研究者抢着应用的图像处理方法之一。最近几十年来，小波变换的基本理论也得到了不断的改进，小波变换在图像边缘检测领域中最受欢迎了。离散小波变换当做一个最有前途的图像处理技术，已经受到众多研究者在各个不同领域中的广泛应用。其中，最适合我们各种各样需要的是双正交小波变换和二进小波变换。这两种变换在图像处理方面各有各自的优点和缺点，双正交小波变换在图像处理过程中具有非平移不变性和进行下采样，而二进小波变换在图像处理过程中具有平移不变性和不进行下采样。从小波变换理论出现到现在，我们对二进小波变换的图像边缘检测方法的研究还不是令人满意的。为了实现边缘检测领域的快速发展，需要改进二进小波变换的图像边缘检测方法的技术，认真研究传统图像边缘检测算子，并对比分析二进小波变换，对二进小波变换在图像边缘检测中的应用进行全面的研究。现在已有的传统图像边缘检测方法自身固有很多的缺陷，如，传统边缘检测算子虽然易于实现，在无噪声的图像中能得到较好的效果，但对信噪比较低的图像进行边缘检测时存在着细节部分信息丢失严重，抗噪声能力差，定位不准确等各种各样的问题。而且由于图像边缘检测问题自己原有的复杂性，使这些算子经常得不到很多研究者的广泛应用。所以需要对二进小波变换在图像边缘检测方面的应用进行更深的研究。通过研究，在传统图像边缘检测方法的基础上，主要应用二进小波变换，对二进小波变换结合应用基于直方图均衡化的图像增强方法和小波图像融合，提出了几种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。并且在Matlab平台下对不同的图像进行仿真实验，比较了传统图像边缘检测方法和本文方法的检测效果，同时也做了一些理论研究。从Matlab试验结果能够推出，该提出的图像边缘检测方法在抗噪能力、边缘清晰度、检测精确性等各个不同的方面都明显优于对原图像直接使用传统图像边缘检测算子或小波变换的图像边缘检测方法，是一种比较有效的图像边缘检测方法，而且以后有很好应用前途的方法。
参考文献：
[1]. 基于二进小波的SAR图像边缘信息提取[D]. 范典. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2002
[2]. 二进小波增强与边缘局部信息FCM的SAR图像变化检测[J]. 毛天祺, 刘伟, 黄洁, 赵拥军. 信号处理. 2018
[3]. 二进小波变换在图像边缘处理中的应用研究[D]. 马丽亚木·阿布来孜. 新疆师范大学. 2013
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