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基于边缘检测的SAR图像平行线特征提取算法
  • ISSN号:1003-501X
  • 期刊名称:《光电工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TN911.73[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001
  • 相关基金:教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0912);国家自然科学基金(60672140,60802088);“泰山学者”建设工程专项经费资助.
中文摘要:

针对传统平行线定义的局限性,本文提出了一种平行线对模型,并以该模型为核心,设计了一种基于边缘检测的SAR(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像平行线特征提取算法。在图像经过滤波预处理后,首先采用具有恒虚警特性的ROEWA(Ratio of Exponentially Weighted Averages, ROEWA)算子得到边缘检测图,再利用提出的平行线基元提取算法进行检测,最后基于启发式连接的思想连接断点。实验结果表明,该算法能有效地提取SAR图像中的平行线性结构,可以进一步应用于道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标的自动识别中。

英文摘要:

A model of parallel pair is proposed to overcome the limitation of the traditional one and it is the kernel of the designed algorithm for parallel feature extraction in Synthetic Aperture Radar (SAR) images. After the original SAR image is filtered to suppress the speckle noise, Ratio of Exponentially Weighted Averages (ROEWA) operator which has constant false alarm rate is used to detect edge. Then the approach of primitive parallel line segment extraction is carried out. Finally, the breakpoints are connected by means of the heuristic link idea. The experiment results show that the proposed algorithm can extract the parallel characteristic of SAR images efficiently, and it can be used for auto target recognition, such as roads, airports and rivers.

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期刊信息
  • 《光电工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院光电技术研究所 中国光学学会
  • 主编:罗先刚
  • 地址:四川省成都市双流350信箱
  • 邮编:610209
  • 邮箱:oee@ioe.ac.cn
  • 电话:028-85100579
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-501X
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1346/O4
  • 邮发代号:62-296
  • 获奖情况:
  • 四川省第二次期刊质量考评自然科学期刊学术类质量...,四川省第二届优秀期刊评选科技类期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14003