【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)作为一种信息获取的手段,在国防、环境等方面具有突出的战略意义。SAR图像的解译是一项非常重要的工作,与数据的获取能力相比,SAR图像的处理技术发展相对滞
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合成孔径雷达(SAR)作为一种信息获取的手段,在国防、环境等方面具有突出的战略意义。SAR图像的解译是一项非常重要的工作,与数据的获取能力相比,SAR图像的处理技术发展相对滞后,不能满足海量数据的快速处理要求,迫切需要解决。通过对SAR图像的分析,可以把SAR图像中的目标粗略分为点目标、线目标和区域面目标,把图像特征近似分为点特征、线特征和区域特征。SAR图像特征提取是SAR图像解译的重要步骤,通过特征提取可以降低数据空间的维数,快速、准确地对SAR图像进行解译。边缘提取不仅构成了SAR图像中表现为线特征目标解译的基础,而且作为一种图像分割方法,可以提高目标图像的分割性能。本论文的主要工作如下:(1)分析讨论了几种经典的图像边缘提取算法,这些算法都适用于一般的光学数字图像,对SAR图像的边缘检测先天不足,所以接着分析了针对于SAR图像的边缘检测算法。实验结果表明:对具有斑点噪声的SAR图像来说,进行边缘提取必须使用其他的算法。(2)采用两步检测算子来检测边缘点:首先用比率线探测器对SAR图像进行线特征的提取,然后用互相关探测器进行提取,最后融合二者的结果。该方法考虑了八个可能存在边缘的方向,并且这两种探测器具有恒虚警概率。(3)考虑到Hough变换本身具有很好的连接断线的性能,所以本论文使用Hough变换来进行断裂直线的连接。实验结果表明:对于具有斑点噪声的SAR图像来说,本文使用的方法优于Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子,并且使用Hough变换来连接断裂的直线可以得到理想的结果。
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