结合无下采样Shearlet变换和改进尺度积的边缘提取

摘要：

为了解决遥感图像边缘提取中的伪边缘现象,提出了一种基于无下采样Shearlet变换模极大值和改进数学形态学的边缘提取算法.首先,通过无下采样Shearlet变换对目标遥感图像提取高频分量和低频分量;针对小尺度边缘系数受噪声影响过大,对相邻2个尺度较大的高频系数进行改进,得到尺度多方向的高频系数.然后,采用非模极大值抑制方法对高频系数进行处理,提取高频分量的目标边缘;采用改进的数学形态学方法对低频分量进行处理提取低频目标边缘.最后,将高低频边缘提取结果加权融合,并使用区域连通法去除孤立噪声点,得到最终边缘提取结果.实验表明,与Canny算法、基于NSCT模极大值+Canny算法、基于NSCT模极大值十数字形态学3种算法相比,该算法提取的目标边缘轮廓不仅完整清晰,连续性好,还具有较强的抗噪性.

关键词：边缘提取、无下采样Shearlet变换、模极大值、改进数学形态学

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41;TP751.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅科学研究重点项目16A150

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：91-97