基于NSST和改进数学形态学的遥感图像目标边缘提取.docx

【基于NSST和改进数学形态学的遥感图像目标边缘提取】 在遥感图像处理领域，目标边缘提取是一项至关重要的任务，它对于后续的目标识别和特征提取有着决定性的影响。本文提出的是一种结合非下采样Shearlet变换（Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）和改进的数学形态学技术来精确地提取遥感图像中的目标边缘的方法。 无下采样Shearlet变换是一种多分辨率分析工具，特别适用于图像中边缘和细节的检测。在该方法中，图像首先通过NSST被分解为高频和低频两部分。高频分量包含了图像的边缘和细节信息，而低频分量则主要包含图像的背景和全局结构。通过对高频分量的各子带进行模极大值检测，可以有效地识别出潜在的边缘像素点。接着，利用双层掩模筛选这些边缘点，以减少假边缘和噪声的影响，从而获得初步的高频边缘提取结果。 与此同时，对于低频分量，研究者们采用了改进的数学形态学方法。数学形态学通常用于处理图像的形状和结构，其操作包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。通过这些操作，可以去除噪声，连接断裂的边缘，并消除小的干扰斑点。在本方法中，对低频分量的改进处理旨在增强边缘的连续性和完整性。 高频和低频边缘提取结果被融合在一起，利用区域连通性原理去除孤立的噪声点，以确保提取的边缘更加连贯和稳定。这种方法不仅提高了边缘定位的准确性，还保持了边缘的清晰度和完整性，同时由于其抗噪能力较强，使得在复杂背景和噪声环境下也能得到较好的边缘提取效果。 对比Canny算法和其他四种同类边缘提取方法，本文提出的方法在实验中表现出更优的性能，其边缘检测结果更准确、更清晰、细节更丰富。这为后续的遥感图像分析，如目标特征提取和识别，提供了更为可靠的基础。 关键词：目标边缘提取；遥感图像；非下采样Shearlet变换；数学形态学；区域连通 总结来说，这篇论文提出的NSST和改进数学形态学相结合的边缘提取技术，通过精细处理图像的不同频率成分，增强了遥感图像边缘检测的精度和鲁棒性，是遥感图像处理领域的创新性贡献。这一方法对于提升遥感图像分析的效率和准确性具有重要意义，特别是在复杂的环境和高噪声条件下的应用。