SAR图像边缘提取及压缩技术研究

admin · 发表于 2022-9-14 16:42:50

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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种高分辨率相干遥感成像系统，它具备全天时、全天候获取地面信息的能力，能够工作在多波段、多极化方式下，具有可变侧视角、强穿透能力和高分辨率等特点，因此SAR 在军事和民用领域都有十分广泛的应用, 这使得SAR图像处理技术的研究成为一个热点题目。然而，由于斑点噪声的存在，增加了SAR图像处理的复杂性。边缘是图像的重要特性，边缘检测是图像处理中的基本题目。本文对SAR图像的边缘提取算法进行了研究和优化。针对传统Canny离散算子只利用最优检测和最优定位联合准则得到离散条件下的优化线性滤波器的求导算子和平滑算子，而没有应用单边响应准则的题目，本文提出了在非极大值抑制处理之后，采用最大似然比寻求单边响应最佳位置的处理过程，解决了Canny算法原有双阈值操作只能经验设置阈值，不能自适应选择来优化虚警率的题目。最后仿真结果表明改进算法得到的结果远优于传统的Canny算法。对于SAR图像边缘，本文根据SAR图像乘性噪声特性，采用恒虚警的Ratio算法，并在均值比计算、边缘细化等步骤上对Ratio算法作了改进，并在原有步骤基础上增加了边缘连接的步骤，得到了连接性好且虚警少的SAR图像边缘。本文还将具有最佳边缘定位的最大似然比边缘检测算法与现代数学方法中的神经网络算法相结合。将现代数学中的神经网络算法应用到了最大似然比的边缘检测算法中，可以较好地弥补在其算法中凭经验设置阈值的不足。通过采用CP网络的监督式学习，加快了算法的收敛速度，从而提高了整个算法的速度。本文还提出了一种基于轮廓线条的边缘检测信息压缩算法。这是一种特殊的二值图像压缩算法，本文详细介绍了基于轮廓线条的二值图像压缩算法的原理及算法实现。通过对实验结果中得到的重构图像与原图像进行对比来分析此算法的特点。最后，本论文针对边缘处理结果的评估题目进行了一定的分析研究，为边缘检测及压缩评价方法的进一步研究起到了指导作用。

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