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遥感图像边缘检测与提取技术研究毕业论文

 2021-05-15 10:05  

摘 要

本文借助图像处理软件Matlab首先对一幅普通图像和一幅遥感图像做了灰度化和加噪声处理,以便分析各个边缘检测算子在不同环境下的抗噪性以及边缘检测能力。通过比较Robert算子、prewitt算子、sobel算子、LoG算子和canny算子在普通图像、已加噪声的普通图像、遥感图像和已加噪声的遥感图像四种情况下的不同表现,所得结果对于遥感图像的边缘检测技术有重要的指导意义。

论文主要研究了一阶算子和二阶算子在遥感图像边缘检测与提取技术上的优劣,主要包括算子的运算时长、抗噪性以及边缘提取的准确性,即既不漏检测边缘,也不会响应假边缘。

研究结果表明,当遥感图像在不受噪声干扰时,canny算子有着五种算子中最好的检测效果,但canny算子在遥感图像的边缘检测过程中也有算法运算时间长于其他算子、抗噪性甚至低于一阶算子的缺点,需要进一步研究和改进。

本文的特色:从多方面对各种边缘检测算子进行比较,能得出正确而全面的结果。

关键词:边缘检测与提取技术;遥感图像处理;边缘检测算子;抗噪性

Abstract

With the help of image processing software Matlab First, we turned our image samples into gray-scale images and added some noise on purpose , in order to analyze each edge detector noise resistance and edge detection ability in different environments.By comparing Robert operator, prewitt operator, sobel operator, LoG operator and canny operator in four different conditions which are the general image, the general image with Gauss noise, the remote sensing image and the remote sensing image with Gauss noise, the resulting results for remote sensing image edge detection technique has important guiding significance.

This paper researches about the advantages and disadvantages of these edge detectors when they face to remote sensing images,which have a big difference with normal images,especially focus on the run time of every detector,noise immunity and accuracy of the edge detecting,which also means the detector will not response to the same edge more than once and will not miss the real edge.

According to experiments’ results, it showed that canny operator has the best performance in the edge detecting part when the subject is remote sensing image,but unfortunately canny operator also has many defects ,for example,its noise immunity even weaker than first order operator,and its run time also longer than other operators,which illustrates that there should be some improvement on it later.

Key words:Edge detection and extraction technology;Remote sensing image processing;edge detectors;noise immunity

目录

第1章 绪论 1

1.1图像处理研究背景及研究现状 1

1.2图像处理的研究目的及意义 1

1.3遥感图像处理技术 2

1.4本文主要内容及章节安排 4

第2章 图像边缘检测与提取技术 6

第3章 遥感图像边缘检测常用算子介绍 11

3.1遥感图像边缘检测一阶常用算子 11

3.1.1 Robert算子 11

3.1.2 Sobel算子 12

3.1.3 Prewitt算子 13

3.2遥感图像边缘检测二阶常用算子 13

3.2.1 Canny算子 13

3.2.2 LoG算子 14

第4章 实验记录 16

4.1实验准备工作 16

4.2一阶边缘检测算子仿真及分析 19

4.2.1 Robert算子仿真 19

4.2.2 Prewitt算子仿真 21

4.2.3 sobel算子仿真 24

4.3二阶边缘检测算子仿真及分析 26

4.3.1 LoG算子仿真 26

4.3.2 Canny算子仿真 29

4.4仿真及结果分析 31

第5章 总结 39

参考文献 40

致谢 41

第1章 绪论

1.1图像处理研究背景及研究现状

数字图像处理(Digital Image Processing)是一种将图像信号转变为数字信号再对其进行一系列如降噪、复原等处理的图像处理方案和技术。

随着电子计算机的不断发展与普及,在上世纪五十年代,为了满足人们对图形及图像信息的处理需求,数字图像处理技术被开发出来,并在之后的十年中逐渐发展成为一门学科。在发展的前期,此项技术将改善图像质量以求更好的视觉效果作为应用目的,被越来越多的机构所关注研究。图像处理技术的过程大致为将质量不能满足需求需要处理的图像输入至计算机中,然后利用降噪(Image Denoising)、增强(Image Enhancement)、复原(Image Restoration)、编码(Image Coding)、压缩(Image Compression)等技术处理图像,最后输出高质量能满足需求的图像。经过从开发至今这六十多年的发展,数字图像处理已逐渐突破各项领域,并在航空、医学、农业等一系列广泛的领域中应用着。

21世纪的数字图像处理技术不再单纯地停留在改善图像的质量上,人们将它当下大热的人工智能等新兴技术结合在一起,创造了许多意义重大的成果。这种结合了多门学科,横跨多种行业的技术被称作图像理解。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,国内外都有不少可利用的发现。但它本身是一个比较难的研究领域,有许多难点,需要人们进一步地研究和挖掘。

1.2图像处理的研究目的及意义

用计算机进行数字图像处理的目的,可以是为了提高图像视觉上的质量,如调亮图像的亮度、黑白图像到彩色图像的转换,增强某些特地信息、抑制噪声干扰,对图像进行大小变换等,从而改善图像的视觉效果,也可以是为了提取图像中一些对于会对某些研究产生帮助的特征或信息,用于简化计算机分析图像的过程,比如在图像识别的过程中提取边缘。模式识别或计算机视觉的预处理就包括提取图像中的特殊信息,图像中有很多可以提取的特征;三是对图像数据进行改变,例如保持图像信息在压缩和解压过程中的信息完整性,减少在计算机中的占有内存等,以便于图像在不同设备之间的存储和传输。数字图像处理的所有过程和结果都需要依靠计算机和专门的图像处理系统对图像数据进行处理。

为了提高图像的视觉质量,人们常采用图像的增强及复原技术去除图像信号里多余的噪声以提高其清晰度。图像增强主要是为了突出研究者在图像中所感兴趣的部分,而不过分纠结为什么图像的质量在处理之后会变低。比如,采用加强图像高频(high frequency)分量的方式可以提高物体的外缘和详情的显示水平;采用强化低频(low frequency)分量的方式可以降低图像中不需要的信号对图像主题信息的干扰。图像复原主要偏重于了解图像质量降低的原因,先根据分析得出的原因建立一个模型,再恢复或重建原来的图像。

为了提取图像中人们所需要的特殊信息,最常用的方法是图像识别(image identification)和图像分割(image segmentation)技术。图像分割技术是数字图像处理技术中的关键之一,它将图像中的特殊特征(如边缘、区域等)提取出来,是进行更高层次的图像识别、分析和理解的基础。虽然目前国内外已经研究出了很多有效的图像边缘检测方法,但由于图像的多样性和图像环境的复杂性,每一种边缘检测方法的适用广泛性都不高。的因此图像分割作为图像处理的研究热点,关于图像分割的研究,国内外研究成果的更新速度一直保持在很高水平。

为了缩短图像在传输过程中需要的时间和减少所占用内存,人们常用图像编码压缩技术去减少减少描述图像的数据量(比特数)从而让图像传输更方便快捷。图像编码及压缩技术已经相对成熟,可以在允许失真和不允许失真两种情况下进行。

1.3遥感图像处理技术

“遥感”(Remote Sensing,RS)一词最早出现在二十世纪六十年代初期,如今已经作为当代信息科学与技术的主要技术之一在不断发展。遥感一词之所以出现,是由于在20世纪60年代,人们成功发射了第一颗人造卫星,随后人们利用搭载在卫星上的摄像装置对地面进行观测,最后将这一系列行为(包括摄像、对得到的影像进行处理,以及将处理后得到的信息运用于社会上的各个领域等)统称为遥感技术。然而实际上,在“遥感”一次首次出现之前,人们就已经有过类似技术的应用,即在20世纪初期,人们就开始将摄像机放置在飞机上进行了一系列航空摄影测绘。在那个人造卫星还没有问世的年代,这种举动无疑开创了遥感技术的先河。随着宇航技术在近代社会的飞速发展,遥感技术不再局限于观测地球,而是将观测的对象延伸到了月球甚至是宇宙中其他的星体,因此进一步扩展了遥感技术的深度和水平。

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