结合区域和Contourlet变换的遥感影像边缘检测算法

发布时间：2017-08-24 10:08

  本文关键词：结合区域和Contourlet变换的遥感影像边缘检测算法

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【摘要】：高空间分辨率遥感影像已经越来越多的应用于社会的各个领域,因此对于影像的提取和识别技术也就成为了当前影像处理技术中的热点。边缘检测技术是影像预处理之后和图像分析理解之前的关键环节。它的精度能直接影响到影像后续操作。边缘检测的研究的难点就是如何在噪声和定位精度间寻求一个平衡,使分割后的影像具有相对较高的信噪比。因此,研究学者们提出了很多的边缘检测算法,但这些算法在实际应用中都存在着各自不足的地方,目前并没有出现一个普适性强的遥感影像边缘检测算法。本文从遥感影像边缘检测的抑噪和精准定位两方面出发,结合Contourlet变换,区域分割,影像增强,边缘检测等技术,提出了新的边缘检测算法。论文的具体工作如下： (1)提出了一种结合区域生长法和Contourlet变换的边缘检测算法。该算法首先利用Contourlet滤波去除遥感影像的噪声,通过增强处理后用区域生长法合并同质区域分割图像,最后用L0G算子提取影像的边缘。算法能在较大程度上抑制噪声且能提供较好的边缘信息。 (2)提出了一种结合阈值分割和Contourlet变换的边缘检测算法。该算法首先通过Contourlet滤波去噪,经过增强处理后采用阈值分割中的大津法结合传统的L0G算子进行自适应阈值分割提取影像的边缘。算法能在抑噪的同时减少图像的虚假边缘,提高定位精度。 (3)对于上述提到的两种算法,本文通过在MATLAB平台编译程序实现,并结合相关的实验和对比分析,验证提出算法的有效性。
【关键词】：边缘检测 Contourlet变换 影像增强 区域生长 阈值分割
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 引言10-19
• 1.1 研究背景和意义10-12
• 1.1.1 论文研究背景10-11
• 1.1.2 论文研究意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 经典的边缘检测算子12-13
• 1.2.2 特定理论的边缘检测算子13-14
• 1.2.3 集成的边缘检测算子14-15
• 1.3 论文研究内容15-16
• 1.4 技术路线以及论文结构安排16-19
• 1.4.1 技术路线16-17
• 1.4.2 论文结构安排17-19
• 第二章 相关理论19-51
• 2.1 影像增强19-28
• 2.1.1 空域增强19-26
• 2.1.2 频域增强26-28
• 2.2 Contourlet变换28-30
• 2.3 区域分割30-36
• 2.3.1 区域生长法30-31
• 2.3.2 分裂合并法31-32
• 2.3.3 阈值分割32-36
• 2.4 边缘检测36-47
• 2.4.1 边缘的定义36-37
• 2.4.2 经典边缘检测算子37-44
• 2.4.3 其它的一些边缘检测算子44-45
• 2.4.4 边缘检测的过程和评价标准45-47
• 2.5 实验平台47-49
• 2.5.1 MATLAB简介48-49
• 2.5.2 MATLAB语言的优点49
• 2.6 本章小结49-51
• 第三章 结合区域生长法和contourlet变换的边缘检测算法51-62
• 3.1 算法思路51-57
• 3.1.1 Contourlet变换去噪51-55
• 3.1.2 区域分割55-56
• 3.1.3 结合区域生长和Contourlet变换的边缘检测算法56-57
• 3.2 算法实验与分析57-61
• 3.3 本章小结61-62
• 第四章 结合阈值分割和Contourlet变换的边缘检测算法62-70
• 4.1 算法思路62-66
• 4.1.1 高斯拉普拉斯边缘检测算子63-64
• 4.1.2 最小类间方差法64-65
• 4.1.3 结合阈值分割和Contourlet变换的边缘检测算法65-66
• 4.2 算法实验与分析66-69
• 4.3 本章小结69-70
• 第五章 结论与展望70-72
• 5.1 本文研究工作总结70-71
• 5.2 将来研究工作展望71-72
• 致谢72-73
• 参考文献73-77
• 附录A 攻读硕士期间发表论文目录77-78
• 附录B 攻读硕士期间参与的项目78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：730659