一种面向sar图像的多窗口道路边缘检测算法

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1、一种面向SAR图像的多窗口道路边缘检测算法沈夏炯张汇东韩道军河南大学计算机与信息工程学院识工程研究所道路作为一种重要地物信息，在城市规划等领域中起着不可替代作用。合成孔径雷达（SAR）具有全天候等成像特点，因此基于SAR图像己有许多道路边缘检测算法。本文提出一种多窗U道路边缘检测算法，来解决相干斑噪声引起的道路边缘误检率高完整性差等问题。该算法首先以加权局部熵的大小为基础，评估SAR图像中像素点落在道路上的概率。然后以该概率为依据，确定每个像素点多窗口融合的权值。最后，对不同大小窗口的边缘检测结果进行加权融合。通过对不同IX域的SAR图像切片进行实验，结果表明加权

2、融合后得到的道路边缘的完整性及对噪声的抑制效果均有所提高。关键词：SAR图像;边缘检测;道路提取;加权局部熵;多窗口融合;基金:国家自然科学基金（No.61272545）AMethodforSARImageRoadEdgeDetectionBasedonMulti-windowFusionSHENXiajiongZHANGHuidongHANDaojunSchoolofComputerandInformationEngineering,HenanUniversity;Abstract：Asanimportantgroundobjectinformation,roa

3、dplaysanirreplaceableroleinurbanplanningandsoon.BecauseSyntheticApertureRadar(SAR)hascharacteristicofallweather,alargenumberofroadedgealgorithmswhichbasedonSARImageemergespontaneously.AMulti-windowroadedgedetectionalgorithmisproposedtosolvetheproblemssuchashighfalsedetectionrateandpoo

4、rintegrityofroadedgescausingbyspecklenoise.Basedontheweightedlocalentropy,thispaperproposestoevaluatetheprobabilityofSARimagesofpixelpointswhichfallingontheroadanddeterminetheweightofeachpixelinMulti-windowfusion.Finally,experimentsonSARchipimagesinvariantregionsarecarriedout,andthere

5、sultsshowthattheintegrityoftheroadedgesandthesuppressioneffectofnoiseareimprovedafterweightedfusion.Keyword：SARImage;edgedetection;roaddetection;weightedlocalentropy;multi-windowsfusionmethod;1引言道路作为一种人造地物，是地理信息数据的重要组成部分，也是地理信息系统应用的基础数据［1-2］。SAR是一种高分辨率相干成像雷达，其利用天线向目标发射能量和接受目标返回的能量，并用数

6、字设备记录所成图像。与传统的可见光、红外遥感相比，SAR具有全天候、全天时以及能穿透一些地物等成像特点［3］。由于SAR具有以上特点，从SAR图像中提取道路网日益受到重视。近年来，国内外相关学者对SAR图像边缘检测做丫大量相关研宂。其屮，常用于SAR图像边缘检测的算子有以下几种UzZLBovik等提出的均值比检测算子(RatioofAverages,ROA);以R0A算子为基础，Tupin等提出了乘性Duda算子和比率检测算子与交叉相关检测算子相融合的检测算子;Fjortoft等在其提出的多边缘模型之上提出了指数加权均值比率(RatioofExponentiall

7、yWeightedAverages,ROEWA)检测算子。以上算子均具有恒虚警率，并在一定程度上克服了经典梯度边缘检测算子对乘性噪声敏感的缺点，取得了良好的检测效果。常用的SAR图像边缘检测算子均是在单一窗口下进行的，但由于SAR图像在成像过程中受到严重的相干斑噪声及其它地物的干扰M，单一窗U下的检测结果并不能同时满足高完整性与低误检率的实际需求。因此，在实际工程应用中需要对一幅SAR图像进行多种尺寸窗门检测并对检测结果进行融合，来提高边缘检测的完整性与对噪声的抑制效果。在中低分辨率SAR图像中，道路主要表现为具有一定方向和长度的线特征，与其他邻近地物相比，道路成

8、像的灰度值