摘要
遥感图像机场跑道边缘的提取是机场识别的主要方法。传统Hough变换在线段提取方面具有较高抗噪性,但用于遥感图像机场跑道提取时存在边缘定位性较差及弯曲跑道误检率高的问题。本文提出了图像空间多尺度Hough变换方法,提高了Hough变换在提取、检测线段时的定位能力;将传统Hough变换的对参数空间改进为相对参数空间,增强了Hough变换检测小线段的性能,并利用分段线段的连接,达到机场跑道边缘中直线段与曲线线段检测的目的。试验结果表明该方法在保持Hough变换高抗噪性的同时,可有效地检测复杂背景下遥感图像中的机场跑道边缘,并保证了边缘的连接性。
Edge extractin of airfield runway in remote sensing image is very important to airfield recognition. Multiscale Hough transform combining Hough transforrn and the partition of image space, solves the problem of location of line segments. Relative parameter Hough transform improves the ability to detect short line segments. The straight and curve lines of airfield runway edges can be extracted by connecting line segments of different lengths. The experimental results of remote sensing images show that the proposed method can accurately detect the edges and has robustness in the presence of noise.
出处
《中国体视学与图像分析》
2009年第3期256-260,共5页
Chinese Journal of Stereology and Image Analysis
基金
国家自然科学基金(60872145
60803088)
高等学校科技创新工程重大培育(708085)项目
作者简介
作者简介：王敏（1975-），女（汉），山东省聊城市人，博士生研究生，研究方向：图像边缘检测、日标检测。E．mail：wangmin5460@gmail．com通信作者：张艳宁，教授博士导师，研究方向：图像处理及分析。
