作者：吴诗婳; 吴一全; 周建江目标边缘提取遥感图像无下采样shearlet变换数学形态学区域连通
摘要：为了从遥感图像中提取出更为准确完整的目标边缘，提出一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进数学形态学的目标边缘提取方法。首先采用无下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成边缘细节丰富的高频分量和边缘细节较少的低频分量；然后结合不同分解程度下边缘像素点处的系数关系，对高频分量的各个子带进行模极大值检测，再经过双层掩膜筛选后得到高频边缘提取结果；对低频分量采用改进的数学形态学方法，得到低频边缘提取结果；最后将上述两部分融合，使用区域连通方法去除孤立点，得到最终的目标边缘图像。大量实验结果表明，与Canny以及其他4种同类边缘提取方法相比，本文方法所得边缘定位准确、完整清晰、细节丰富，且抗噪能力强，为后续遥感图像目标特征提取与识别奠定更好基础。
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