为了从遥感图像中提取出更为准确完整的目标边缘，提出一种基于无下采样Shearlet 模极大值和改进数学形态学的目标边缘提取方法。首先采用无下采样 Shearlet 变换(NSST)将图像分解成边缘细节丰富的高频分量和边缘细节较少的低频分量；然后结合不同分解程度下边缘像素点处的系数关系，对高频分量的各个子带进行模极大值检测，再经过双层掩膜筛选后得到高频边缘提取结果；对低频分量采用改进的数学形态学方法，得到低频边缘提取结果；最后将上述两部分融合，使用区域连通方法去除孤立点，得到最终的目标边缘图像。大量实验结果表明，与 Canny 以及其他 4 种同类边缘提取方法相比，本文方法所得边缘定位准确、完整清晰、细节丰富，且抗噪能力强，为后续遥感图像目标特征提取与识别奠定更好基础。
### 基于NSST和改进数学形态学的遥感图像目标边缘提取
#### 一、研究背景与目的
在遥感技术的应用中，从遥感图像中准确地提取目标边缘是十分重要的步骤之一。这不仅有助于后续的目标识别与特征分析，还能提高整个系统的效率与精度。然而，传统的方法如Canny算子等，在处理复杂多变的遥感图像时往往存在一定的局限性，例如对噪声敏感、边缘提取不完整等问题。
针对这一问题，本文提出了一种新的方法——基于无下采样Shearlet变换（NSST）和改进数学形态学的目标边缘提取方法。该方法旨在克服现有技术的不足，实现更加精确和完整的边缘提取。
#### 二、关键技术介绍
1. **无下采样Shearlet变换（NSST）**：
- NSST是一种多尺度多方向的图像分析工具，能够有效地捕捉图像中的边缘信息。
- 通过NSST变换，原始图像被分解为多个子带，包括边缘细节丰富的高频分量和边缘细节较少的低频分量。
2. **模极大值检测**：
- 在NSST分解后的高频分量中，通过对各子带进行模极大值检测，可以突出边缘细节。
- 检测过程中考虑了不同分解级别下的系数关系，以确保边缘提取的准确性。
3. **改进的数学形态学**：
- 数学形态学是一种基于集合论的图像处理方法，适用于处理图像中的结构信息。
- 改进的数学形态学用于处理NSST分解后的低频分量，通过设计特定的结构元素来优化边缘提取效果。
4. **区域连通方法**：
- 该方法用于处理边缘提取结果中的孤立点，通过连通组件分析去除这些孤立点，从而提高提取结果的质量。
#### 三、方法流程
1. **图像预处理**：
- 对输入的遥感图像进行初步处理，如灰度化、归一化等。
2. **NSST变换**：
- 应用NSST将图像分解为高频和低频分量。
3. **模极大值检测与双层掩膜筛选**：
- 针对高频分量进行模极大值检测，之后通过双层掩膜筛选获得高频边缘提取结果。
4. **改进数学形态学应用于低频分量**：
- 使用改进的数学形态学处理低频分量，获取低频边缘提取结果。
5. **结果融合**：
- 将高频和低频边缘提取结果进行融合，以获得更全面的边缘信息。
6. **区域连通处理**：
- 运用区域连通方法去除孤立点，进一步优化边缘图像。
#### 四、实验结果与分析
- 实验结果表明，本文提出的方法在边缘定位的准确性、完整性以及抗噪能力方面均优于Canny等其他四类常用边缘提取方法。
- 通过对多种类型和条件下的遥感图像进行测试，证明了该方法的有效性和鲁棒性。
- 该方法能够有效地提取出复杂背景下的细小边缘信息，这对于后续的遥感图像分析具有重要意义。
#### 五、结论
基于无下采样Shearlet变换和改进数学形态学的目标边缘提取方法为遥感图像的边缘提取提供了一种新的有效途径。该方法不仅能够提高边缘提取的准确性，还能增强对噪声的抵抗能力，从而为后续的图像处理任务打下坚实的基础。未来的研究将进一步探索该方法在更多应用场景下的表现，并尝试与其他先进的图像处理技术相结合，以实现更高的性能和更广泛的应用。
