该文结合基于非下采样方向滤波-双树复小波变换(NonSubsampled Direction Filter Bank-Dual-TreeComplex Wavelet Transform,NSDFB-DTCWT)的局部混合滤波算法和Dempster-Shafet(DS)证据理论提出一种基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测...该文结合基于非下采样方向滤波-双树复小波变换(NonSubsampled Direction Filter Bank-Dual-TreeComplex Wavelet Transform,NSDFB-DTCWT)的局部混合滤波算法和Dempster-Shafet(DS)证据理论提出一种基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测算法。该算法首先对SAR图像进行局部混合滤波,然后对不同尺度滤波图像使用指数加权均值比(Ratio Of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子检测边缘的强度,再使用Canny算子检测边缘的方向,从而得到SAR图像各尺度上的边缘,最后使用DS证据理论融合各尺度的边缘形成原始SAR图像的边缘。实验结果表明:该文所提出的算法具有很好的边缘检测效果,检测到的SAR图像的边缘定位准确和完整,且伪边缘较少。展开更多
文摘该文结合基于非下采样方向滤波-双树复小波变换(NonSubsampled Direction Filter Bank-Dual-TreeComplex Wavelet Transform,NSDFB-DTCWT)的局部混合滤波算法和Dempster-Shafet(DS)证据理论提出一种基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测算法。该算法首先对SAR图像进行局部混合滤波,然后对不同尺度滤波图像使用指数加权均值比(Ratio Of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子检测边缘的强度,再使用Canny算子检测边缘的方向,从而得到SAR图像各尺度上的边缘,最后使用DS证据理论融合各尺度的边缘形成原始SAR图像的边缘。实验结果表明:该文所提出的算法具有很好的边缘检测效果,检测到的SAR图像的边缘定位准确和完整,且伪边缘较少。
