高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于增强指数加权均值比的SAR图像边缘检测算法

胡炎 单子力 高峰

胡炎, 单子力, 高峰. 基于增强指数加权均值比的SAR图像边缘检测算法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(5): 1166-1172. doi: 10.11999/JEIT170806
引用本文: 胡炎, 单子力, 高峰. 基于增强指数加权均值比的SAR图像边缘检测算法[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(5): 1166-1172. doi: 10.11999/JEIT170806
HU Yan, SHAN Zili, GAO Feng. Edge Detection Algorithm for SAR Image Based on Enhanced ROEWA[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2018, 40(5): 1166-1172. doi: 10.11999/JEIT170806
Citation: HU Yan, SHAN Zili, GAO Feng. Edge Detection Algorithm for SAR Image Based on Enhanced ROEWA[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2018, 40(5): 1166-1172. doi: 10.11999/JEIT170806

基于增强指数加权均值比的SAR图像边缘检测算法

doi: 10.11999/JEIT170806
基金项目: 

中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室开放基金(EX166290025)

Edge Detection Algorithm for SAR Image Based on Enhanced ROEWA

Funds: 

The Open Fundation of CETC Key Laboratory of Aerospace Information Applications (EX166290025)

  • 摘要: 研究学者们认为指数加权均值比(ROEWA)算子存在无法计算SAR图像边缘方向的缺陷。为此,进行了一些通过方向滤波器为ROEWA算法施加方向的工作。该文对ROEWA算法进行了深入的探讨和分析,通过对ROEWA算法卷积过程的进一步推导,获得了ROEWA算法像素级的观测公式。根据推导结果,提出了一种增强的ROEWA(EROEWA)边缘检测算法。首先,利用新的卷积策略将ROEWA的公式项解耦,获得了4个方向的指数加权均值;然后把SAR图像旋转45,再利用新的卷积策略获取额外的4个方向的指数加权均值;最后,将8个方向的指数加权均值表示成8个矢量,通过矢量合成求出边缘强度和边缘方向。实验结果表明,提出的EROEWA算法不仅具有优秀的边缘方向计算能力,与ROEWA算法相比,边缘强度的提取也有显著的增强效果。
  • [1] 刘伟, 陈建宏, 曾阳帆, 等. 基于混合模型的多尺度水平集高分辨率SAR图像水体分割[J]. 信息工程大学学报, 2016, 17(2): 178-183.
    [2] LIU Wei, CHEN Jianhong, ZENG Yangfan, et al. Water segmentation in high resolution SAR images using multi-scale level set method based on hybrid model[J]. Journal of Information Engineering University, 2016, 17(2): 178-183.
    [3] ZHANG Xiaoqiang, DONG Ganggang, XIONG Boli, et al. Refined segmentation of ship target in SAR images based on GVF snake with elliptical constraint[J]. Remote Sensing Letters, 2017, 8(8): 791-800. doi: 10.1080/2150704X.2017. 1327124.
    [4] CHANGLEI Dongye and ZHENG Yongguo. An efficient global minimization model for synthetic aperture radar image segmentation[J]. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2016, 13(3): 1846-1851. doi: 10.1166/jctn.2016. 5122.
    [5] 吴鹏, 于秋则, 闵顺新, 等. 鲁棒KAZE算法的SAR图像配准[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(28): 101-109. doi: 10.3969/j.issn.1671- 1815.2016.28.018.
    [6] WU Peng, YU Qiuze, MIN Shunxin, et al. Robust SAR image registration based on KAZE algorithm[J]. Science Technology and Engineering, 2016, 16(28): 101-109. doi: 10.3969/j.issn.1671- 1815.2016.28.018.
    [7] 张岩, 李建增, 李德良, 等. 基于特征的遥感图像匹配技术研究[J].无线电工程, 2016, 46(2): 61-64. doi: 10.3969/j.issn. 1003-3106.2016.02.15.
    [8] ZHANG Yan, LI Jianzeng, LI Deliang, et al. Research of remote sensing image matching based on key points[J]. Radio Engineering, 2016, 46(2): 61-64. doi: 10.3969/j.issn.1003- 3106.2016.02.15.
    [9] TOUZI R, LOPES A, and BOUSQUET P. A statistical and geometrical edge detector for SAR images[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1988, 26(6): 764-773. doi:  10.1109/36.7708.
    [10] FJORTOFT R, LOPES A, MARTHON P, et al. An optimal multidege detector for SAR image segmentation[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1998, 36(3): 793-802. doi:  10.1109/36.673672.
    [11] 刘夯, 何政伟, 赵银兵, 等. SAR图像ROEWA边缘检测器的改进[J]. 遥感学报, 2017, 21(2): 273-279.
    [12] LIU Hang, HE Zhengwei, ZHAO Yinbing, et al. The improvement of SAR picture edge detector[J]. Journal of Remote Sensing, 2017, 21(2): 273-279.
    [13] 安成锦, 辛玉林, 陈曾平. 基于改进ROEWA算子的SAR图像边缘检测方法[J].中国图象图形学报, 2011, 16(8): 1484-1488.
    [14] AN Chengjin, XIN Yulin, and CHEN Zengping. Edge detection algorithm for SAR image based on improved ROEWA[J]. Journal of Image and Graphics, 2011, 16(8): 1484-1488.
    [15] 杨道莲, 鲁昌华, 张金良, 等. 基于ROEWA与Hough变换的SAR图像边缘检测[J]. 电子测量与仪器学报, 2013, 27(6): 543-547. doi:  10.3724/SP.J.1187.2013.00543.
    [16] YANG Daolian, LU Changhua, ZHANG Jinliang, et al. Edge detection in SAR images based on ROEWA and Hough transform[J]. Journal of Electronic Measurment and Instrument, 2013, 27(6): 543-547. doi: 10.3724/SP.J.1187. 2013.00543.
    [17] 刘帅奇, 胡绍海, 肖扬, 等. 基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测[J]. 电子与信息学报, 2015, 35(5): 1120-1127. doi:  10.3724/SP.J.1146.2012.01198.
    [18] LIU Shuaiqi, HU Shaohai, XIAO Yang, et al. SAR image edge detection based on local hybrid filter[J]. Journal of Electronics Information Technology, 2015, 35(5): 1120-1127. doi:  10.3724/SP.J.1146.2012.01198.
    [19] 贾承丽, 匡纲要. 一种改进的SAR图像边缘检测方法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(2): 379-382. doi: 10.3724/SP.J.1146. 2005.00824.
    [20] JIA Chengli and KUANG Gangyao. An improved edge detection algorithm for SAR images[J]. Journal of Electronics Information Technology, 2007, 29(2): 379-382. doi: 10.3724 /SP.J.1146.2005.00824.
    [21] 孔莹莹, 周建江, 张焱. 基于ROEWA和Gabor滤波的SAR图像边缘提取[J]. 光电子?激光, 2010, 21(8): 1257-1263. doi:  10.16136/j.joel.2010.08.024.
    [22] KONG Yingying, ZHOU Jianjiang, and ZHANG Yan. A new edge detection method for SAR image based on ROEWA and gabor filter[J]. Journal of OptoelectronicsLaser, 2010, 21(8): 1257-1263. doi:  10.16136/j.joel.2010.08.024.
    [23] 熊博莅. SAR图像配准及变化检测技术研究[D]. [博士论文], 国防科学技术大学, 2012.
    [24] XIONG Boli. Study of registration and change detection in SAR images[D]. [Ph.D. dissertation], National University of Defense Technology, 2012.
    [25] 朱磊. 合成孔径雷达图像相干斑抑制方法研究[D]. [博士论文], 西安电子科技大学, 2013.
    [26] ZHU Lei. Study on speckle reduction methods for synthetic aperture radar images[D]. [Ph.D. dissertation], Xidian University, 2013.
  • [1] 王小鹏, 王庆圣, 焦建军, 梁金诚.  快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法, 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT191016
    [2] 汤萍萍, 董育宁.  小波域基于分段Hurst指数的视频流分类, 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT160745
    [3] 张刚, 宋莹, 张天骐.  Levy噪声驱动下指数型单稳系统的随机共振特性分析, 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT160579
    [4] 胡站伟, 焦立国, 徐胜金, 黄勇.  基于多尺度重采样思想的类指数核函数构造, 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT151101
    [5] 李勇明, 陈勃翰, 王品.  采用基于密度加权和偏好信息的K均值聚类的胸阻抗信号自动检测算法, 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT140903
    [6] 刘帅奇, 胡绍海, 肖扬, 安永丽.  基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测, 电子与信息学报. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01198
    [7] 张小华, 陈佳伟, 孟红云, 焦李成, 孙翔.  基于方向增强邻域窗和非下采样Shearlet描述子的非局部均值图像去噪, 电子与信息学报. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00221
    [8] 汪廷华, 田盛丰, 黄厚宽.  特征加权支持向量机, 电子与信息学报. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01711
    [9] 卢光跃, 邵朝, 罗琳.  用部分传输序列方法降低实数OFDM信号峰均值比, 电子与信息学报. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00720
    [10] 乔建苹, 刘琚, 闫华, 孙建德.  基于矢量量化的模糊参数辨识及分辨率增强方法, 电子与信息学报.
    [11] 徐友根, 刘志文, 王四平.  五维正交矢量天线导向矢量的秩-1模糊问题研究, 电子与信息学报.
    [12] 郑勇, 李德明, 朱维乐.  采用方向树结构矢量组合的小波图像分类矢量量化, 电子与信息学报.
    [13] 李滔, 汤建龙, 杨绍全.  指数遗忘分布性能分析, 电子与信息学报.
    [14] 郭业才, 赵俊渭.  基于信噪歪度比的二次相位耦合信号增强新算法, 电子与信息学报.
    [15] 陈金山, 韦岗.  遗传+模糊C-均值混合聚类算法, 电子与信息学报.
    [16] 吴晓娟, 韩先花, 聂开宝.  模糊C-均值(FCM)聚类法与矢量量化法相结合用于说话人识别, 电子与信息学报.
    [17] 张强, 许进.  细胞神经网络的全局指数稳定性, 电子与信息学报.
    [18] 吴杰.  减小SCF电容分散比的拓扑变更方法, 电子与信息学报.
    [19] 黄登山, 保铮.  系数矩阵正交矢量谱估计, 电子与信息学报.
    [20] 陆彪, 吴大伟.  复合加权阵列天线的研究, 电子与信息学报.
  • 加载中
  • 计量
    • 文章访问数:  509
    • HTML全文浏览量:  51
    • PDF下载量:  107
    • 被引次数: 0
    出版历程
    • 收稿日期:  2017-08-14
    • 修回日期:  2018-02-01
    • 刊出日期:  2018-05-19

    目录

      /

      返回文章
      返回

      官方微信,欢迎关注