基于多尺度多方向的图像边缘检测算法研究及其应用.pdf

图像边缘检测是图像处理与计算机视觉研究领域中极其关键的技术，它承担着识别和定位图像中物体边界的重任。这些边界往往富含物体的关键特征信息，对于后续的图像分析、目标识别及图像理解等任务至关重要。然而，在处理高分辨率遥感影像时，边缘检测面临极大挑战。遥感影像中的建筑物边缘特征虽明显，但因其包含大量噪声，使得边缘检测任务的难度大幅提升。 本文针对边缘检测技术展开了深入研究，从边缘的定义、边缘检测的重要性以及高分辨率遥感影像边缘检测的特殊难题等方面系统地梳理了边缘检测的理论基础。由于高分辨率遥感影像通常包含复杂的噪声，这就要求边缘检测算法不仅能有效识别边缘，还要具有良好的噪声抑制能力。传统的边缘检测算法如Canny算子和小波变换虽有其优势，但在高噪声环境下往往难以准确定位边缘，容易产生边缘断裂、漏检或误检等问题。 为克服这些难题，本文提出了一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的改进算法。NSCT因其具备的平移不变性和多尺度分解能力，在图像处理领域备受关注。本研究对NSCT进行优化，旨在提升其在噪声环境中的边缘检测性能。优化设计着重于两个方面：多方向去噪融合和多尺度加权融合。通过实验验证，优化后的算法在处理含有10%-30%噪声的图像时，相较于传统算法Canny算子、小波变换以及未优化的NSCT算法，表现出了更佳的性能，有效提升了边缘检测的准确度和鲁棒性。 文章进一步展示了将优化后的边缘检测算法集成至在线共性基础服务子系统中的创新点。这个子系统为用户提供了一个在线图像分析工具和图像处理模块，实现了便捷的图像边缘检测服务。通过将算法应用于高分卫星遥感影像中的建筑物边缘检测的实际案例，验证了该算法在实际工作场景中的实用性和准确性，进一步证明了算法的实用性。 本研究工作对提升高分辨率遥感影像边缘检测的质量产生了显著影响。在理论上，该研究丰富了图像处理边缘检测方法的多样性；在实践上，为遥感图像分析和计算机视觉应用提供了有效的解决方案。研究成果对相关领域的研究者和从业者具有重要的参考价值。展望未来，进一步的研究可着重于开发更高效的噪声抑制策略和边缘细化技术，以期达到更高的检测精度和更好的稳定性。通过持续的技术创新和优化，可以期待图像边缘检测技术将更好地服务于现实世界中的多种应用需求。