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题名一种多方向的合成孔径雷达图像边缘检测方法
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作者
方登建
刘炜
吴凌华
丁灿
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机构
海军航空工程学院
[
海军驻航天七院军代室
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出处
《计算机测量与控制》
北大核心
2014年第5期1472-1474,共3页
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文摘
经典的边缘检测方法 (Canny,Roberts,Prewitt等)受合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的影响致使其检测效果不佳;基于SAR图像的假设检验方法 (Ratio算法等)其检测性能不随图像强度的变化而变化,边缘检测错误率低,但检测到的边缘片段较粗;针对上述问题,结合小波的多分辨分析特性以及Contourlet变换的充分捕获高维奇异信号的能力,提出一种改进的Contourlet变换与改进小波变换的模极大值方法对SAR图像进行边缘检测,在16个方向上对SAR图像进行边缘提取,进而保证了边缘信息的丰富性;试验结果表明,该方法提取的SAR图像边缘位置精确,运算速度较快,利于后续的图像匹配。
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关键词
SAR图像
边缘检测
小波分析
多孔小波算法
CONTOURLET变换
模极大值检测
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Keywords
SAR image
edge detection
wavelet analysis
a trous wavelet
Contourlet transform
modulus maximum detection
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于多尺度小波变换和结构化森林的表面裂纹分割
被引量：6
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作者
王森
伍星
张印辉
陈庆
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机构
昆明理工大学机电工程学院
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期225-234,共10页
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基金
国家自然科学基金(61461022
61761024)
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文摘
为实现复杂背景下裂纹目标的有效检测,提出一种融合小波边缘检测与多尺度结构化森林的裂纹分割方法,以提高裂纹检测稳健性。该方法利用多幅裂纹图像和人工标注结果提取裂纹图像特征通道并离散化映射标准结果;利用三角滤波器和降采样方法获取常规和相关性候选特征;并将该特征与离散化后的标签进行结构化森林分类器的训练和验证,进而获得多个尺度的裂纹分割。在776幅结构体裂纹图像和600幅钢梁裂纹图像数据集上进行实验,结果表明,相比于单一多尺度结构化森林方法和其他几种分割方法,本文方法能够在较短的时间内获得最高的分割精度。
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关键词
机器视觉
表面裂纹分割
多尺度结构化森林
反对称双正交小波变换
半重构
模极大值边缘检测
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Keywords
machine vision
surface crack segmentation
multi-scale structured forest
anti-symmetrical biorthogonal wavelet transform
half-reconstruction
edge detection of modulus maxima
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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