专利汇可以提供一种多尺度SAR图像边缘检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种多尺度SAR图像 边缘检测 方法,利用大小不同的窗口计算图像中不同方向的边缘梯度,然后将不同大小、不同方向的所有的梯度中的最大值及其对应的方向信息保留下来,最后通过非极大值抑制得到最终宽度为一个 像素 的 边缘图像 ,该方法可以利用不同大小、不同方向的窗口检测边缘,有效克服单一窗口边缘检测时得到的边缘 位置 不准的 缺陷 。,下面是一种多尺度SAR图像边缘检测方法专利的具体信息内容。
1.一种多尺度SAR图像边缘检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:设置最大检测窗口Wmax和最小检测窗口Wmin,获得NW=(Wmax–Wmin)/2+1个大小不同的窗口W;
步骤2:对于NW个大小不同的窗口,分别设置其检测模板参数l、w、d、θ,每个大小为W的窗口可获得Nθ=π/θ个模板,则共获得N=NW*Nθ个不同大小W、不同方向θ的模板;其中,l是模板长度,w是模板宽度,d是模板区域R1和R2间的距离,θ是模板对应的角度;
步骤3:对于每个像素p,利用N个不同大小W、不同方向θ的模板,计算模板区域R1和R2之间的梯度DW(θ),共获得N个梯度值以及对应的角度值;
步骤4:选择N个梯度值中的最大值,记录该值及其对应的角度,继续处理下一个像素,直到所有像素都处理完毕,得到一幅梯度图像和一幅角度图像;
步骤5:进行梯度方向非极大值抑制,得到细化后的梯度图像;
步骤6:将细化后的梯度图像进行二值化处理,得到最终的单像素宽度的边缘图像。
2.根据权利要求1所述的一种多尺度SAR图像边缘检测方法,其特征在于:所述步骤3中,对于SAR图像,梯度的计算公式为:
其中,x1、x2分别表示方向θ下模板区域R1和区域R2的SAR图像幅度或强度;
对于极化SAR图像,梯度的计算公式为:
DW(θ)=2ln|X1+X2|-ln|X1|-ln|X2|+2q ln2
其中,X1、X2分别表示方向θ下模板区域R1和区域R2的q×q的极化SAR图像相干矩阵或协方差矩阵,q表示矩阵维度。
3.根据权利要求1所述的一种多尺度SAR图像边缘检测方法,其特征在于:所述步骤5中,进行梯度方向非极大值抑制,得到细化后的梯度图像;具体如下:
对于梯度图像中的每个像素p,沿对应角度图像中所指示的角度的法线方向,比较相邻像素值的大小;如果像素p小于其相邻像素,则将像素p的梯度值设为0,否则,保留其原始值,所有像素处理完毕后得到细化后的梯度图像。
4.根据权利要求1-3任一所述的一种多尺度SAR图像边缘检测方法,其特征在于:所述步骤6中,采用熵阈值法进行二值化处理,具体包括:
步骤6.1:对细化后的梯度图像进行图像增强处理;
步骤6.2:将步骤6.1处理后的梯度图像中的像素分为n个灰度级,计算每个灰度级i中像素占总像素数的比率pi;
步骤6.3:设灰度级s将图像分为A和B两部分,每个部分的熵分别为HA和HB;则A和B的熵的和为:Hsum=HA+HB,计算每个灰度级i对应的Hsum;
步骤6.4:求出n个灰度级中最大的Hsum及其对应的灰度级s,则s就是分割阈值,将小于或等于s的像素设为0,将大于s的像素设为1,即得到二值化图像。
5.根据权利要求4所述的一种多尺度SAR图像边缘检测方法,其特征在于:所述步骤6.1对细化后的梯度图像进行图像增强处理,方法如下:
首先,对细化后的梯度图像进行对数变换,计算公式为:x=10*log10(x),其中,x表示像素值;
然后,进行最大值及最小值拉伸,处理方法为:将图像像素值按从小到大的顺序排序,取第a%位置上的像素值为最小值min,取第b%位置上的像素值为最大值max;
最后,利用最大值及最小值进行归一化处理,归一化公式为:x=(x-min)/(max-min),其中,x表示像素值。
6.根据权利要求4所述的一种多尺度SAR图像边缘检测方法,其特征在于:所述步骤6.3中,灰度级s对应的A和B两部分的熵定义如下:
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