基于Morlet小波Canny边缘检测的遥感视觉提取-论文.pdf

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1、第3O卷第8期科技通报Vo1．3ONo．82014年8月BULLETINOFSCIENCEANDTECHN0L0GYAug．2014基于Morletdx波Canny边缘检测的遥感视觉提取童菲’，盛延刚(1．青岛酒店管理职业技术学院学生工作处，山东青岛266100；2．青岛酒店管理职业技术学院信息工程技术学院，山东青岛266100)摘要：传统的Canny边缘检测方法提取遥感图像边缘视觉特征在设定不变矩阈值采用经验模式，导致视觉提取分辨率不好，特征提取不准。提出采用MorletsJ~波变换对遥感图像边缘特征进行不变矩阈值函数构建，

2、提出一种基于Morlet小波Canny边缘检测算法的遥感图像视觉特征提取。将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割，实现遥感图像视觉提取。仿真实验表明，该方法在遥感图像视觉特征提取上比传统的Canny边缘检测方法效果明显，提取正确率最高可以达到94．20％，算法将在远距离遥感目标识别和监测等领域具有很好的应用价值。关键词：Morlet小波；边缘检测；特征提取中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1001—7119(2014)08—0101—03RemoteSensingVisualExtractionBased

3、onMorletWaveletandCannyEdgeDetectionTongEel1,ShengYangang2(1．StudentsManagementDepartment，QingdaoVocationalandTechnialCollegeofHotelManagement，QingdaoShandong266100，China；2．ComputerScienceDepartment，QingdaoVocationalandTechnialCollegeofHotelManagement，QingdaoShandon

4、g266100，China)Abstract：TraditionalCannyedgedetectionmethodsforfeatureextractionofremotesensingimageedgevisionintheset—tingofmomentinvariantthresholdistakenbyusingempiricalmode，resultinginvisualresolutionisnotgood．Theremotesensingimageedgefeaturesareinvariantthreshol

5、dfunctionconstructedbyMorletwavelettransform，andweproposeakindofremotesensingimagefeaturevisualMorletwaveletedgedetectionalgorithmbasedontheextractionofCanny．Re—motesensingimageextractionisobtained．Simulationresultsshowthat，themethodinremotesensingimagevisualfeature

6、extractionthanconventionalCannyedgedetectionmethodsandobviouseffect，extractionaccuracycanreach94．20％ofthemaximum，thealgorithmwillhavegoodapplicationvalueinthefieldofremotesensingtargetidentificationandmonitor—ing．Keywords：Morletwavelet；edgedetection；featureextractio

7、n0引言法，通过增强图像的对比度，提取目标图像的亮点模型，实现计算机视觉处理和识别。其中文献[1】中采用对于遥感地面目标来说，在不同的方位角和高度多参数协同滤波方法，对图像进行退化处理，还原远程进行观测时，会产生旋转和尺度等方面的变化，导致对遥感图像的亮点模型，实现边缘检测，但算法需要构建统计模型，由于先验未知的原因，难以有效简历统计模目标特征的提取产生难度，如何快速准确提取遥感图像目标的特征，提高识别能力，成为国内外计算机视觉型。文献[2】中，提出采用多幅遥感图像在Canny边缘研究领域共同期待解决的问题。国内外对遥感目标的

8、检测算子作用下提取边缘特征，但算法无法实现自动计算机视觉特征提取和识别的研究取得了初步的成调整Canny算子中心距阈值，导致检测效果不佳，图像效，方法上主要是采用图像增强、图像边缘检测等方分辨率不好。针对上述问题，本文结合Morletdx波多层收稿日期：2013-07—23作