基于融合边缘检测的SAR图像线性特征提取算法

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1、第31卷第6期电子与信息学报Vo1．31No．62009年6月JournalofElectronics＆InformationTechnologyJun．2009基于融合边缘检测的SAR图像线·1．生特征提取算法安成锦杜琳琳王卫华陈曾平(国防科技大学ATR重点实验室长沙410073)摘要：该文基于合成孔径雷达(SAR)图像低信噪比的特点，设计了一种基于融合边缘检测的线性特征提取算法。首先采用融合Canny算子及ROA算子得到边缘点，然后利用Radon变换得出线基元，最后根据启发式连接的思想连接了由于噪声引起的直线断裂。实测SAR图像的实验结果表明，该文提出的线性特征提取方法

2、能够准确描述SAR图像的线性结构，可应用于自动目标识别和景象匹配等方面。关键词：合成孔径雷达；相干斑噪声；边缘检测；线基元提取；启发式连接中图分类号：TP753文献标识码：A文章编号：1009—5896(2009)06—1279—04LinearFeatureExtractionforSARImageBasedonFusedEdgeDetectorAnCheng-jinDuLin-·linWangWei·huaChenZeng-ping(ATRKeyLab，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073，China)

3、Abstract：AlinearfeatureextractionalgorithmforSyntheticApertureRadar(SAR)imageisproposed，whichisbasedonthelowsignal-to-noisequalityofSARimage．Firstly，anewedgedetector，whichfusestheCannyoperatorandRatioOfAverage(ROA)operator，isusedtogettheedgepoints．Then，radontransformiscarriedouttogetthepri

4、mitivelinesegments．Finally，thebrokenlinesduetospecklenoiseaxeconnectedbymeansoftheheuristiclinkidea．TheexperimentresultswhicharebasedontheSARimagesshow，theproposedalgorithmcandescribethefinearcharacteristicofSARimagesprecisely，anditcanbeusedforSARautotargetrecognitionandscenematching．Keywo

5、rds：SAR；Specklenoise；Edgedetection；Primitivelinesegmentextraction；Heuristiclink1引言因此，差分梯度算子对于SAR图像来说不再是恒虚警的【2』口Touzi等人提出，均值比率(RatioOfAverage，ROA)算子在在各种空间和航空图像传感器中，合成孔径雷达(SAR1Gamma分布的相干斑中具有恒虚警的特性然而ROA算具有全天候工作特性，并且有一定的穿透能力。SAR技术已子边缘定位能力差，不能直接用于线性特征自动提取中的边广泛的应用于地质、植物、气象、资源调查、战场侦察等各缘检测。个学科领域。其

6、中，道路网、机场跑道等大型组合线性目标边缘编组一般分为两步：线基元提取和线基元连接。线的特征提取，在军事和民用上都有重要的意义。基元提取一般有以下几种方法：相位编组l4J、基于模板的线SAR图像与光学图像的成像机理不同，SAR图像反映了基元提取、Radon变换J等。从线基元的提取率、正确性、地物对电磁波的后向散射特性。固有的相干斑噪声使得SAR提取品质等来看，Radon变换的提取性能最好，而且Radon图像呈现强噪声现象。因此，有必要针对SAR图像的特点，变换无需利用边缘点的方向信息，克服了低分辨率SAR图像设计相应的线性特征提取方法。边缘方向定位不准的问题I。线基元提取后

7、的直线图往往存SAR图像线性特征提取方法通常包含3个步骤：首先对在缺损和偏差，为此需要将断裂的线基元连接起来。SAR图像进行滤波等预处理；然后对像素邻域进行检测将边本文选取Frost算法对图像进行滤波预处理，在去除斑点缘点与背景区分开，称为边缘检测；最后将以像素为单位的噪声和保持边缘信息之间进行了折衷。基于Canny算子和边缘点连接成直线并描述其线结构，称为边缘编组。ROA算子，提出了一种新的边缘检测算法，该算法在保持恒边缘检测是像素级运算。在光学图像的边缘检测中，通常采用Cann．ylJ或零交叉等梯度算子。其中，