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:前俸臧缀湃独创性声明≯~觐銹日学位论文版权使用授权书人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得:重麽鱼缣茫蚱渌逃重庆自缣重庆邮电太堂本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字曰期:本学位论文作者完全了解::有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权:.可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者签名:锄签字日期:
摘要遥感图像边缘检测是获取遥感信息的手段之一,是遥感图像分析和理解的基础。遥感图像具有边缘信息多、受噪声污染影响较大等特点,这是其与普通图像最大的区别,因此很多适合普通图像的边缘检测算法对于遥感图像来说效果不佳。针对遥感图像这些特点,本文力求寻找一种高效的能更好地对遥感图像进行边缘检测的算法。本文以具有多尺度特性的小波变换和形态学算法为基础,对形态学和小波在滤波与边缘检测的理论进行了详细分析,结合遥感图像的特点提出了基于小波与形态学的遥感图像边缘检测方法。主要研究工作如下:诜治鲂翁瞬ㄓ氡咴导觳馑惴ǖ幕∩希攵源嬖诘牟蛔悖提出了形态学的自适应滤波和边缘检测算法。该算法针对每一个像素选择不同形状的结构元素进行操作,而不是对整幅图像使用相同的结构元素进行处理,因此能更好地解决滤波与保留边缘信息的问题,同时检测到的边缘连续性较好;A颂岣咭8型枷窕叶榷员榷龋岢隽烁慕耐枷裨銮克惴ā算法利用图像的最大灰度值与最大类间方差进行对比度增强处理,以提取更多的图像信息;治隽诵〔ū咴导觳馐便兄笛∪〈嬖诘奈侍猓岢隽嘶谒值的小波边缘检测算法。该算法充分考虑图像的局部信息与全局信息,选取两个阈值。利用双阈值进行边缘点的判断,因此检测到的边缘信息更为准确;攵砸8型枷穸韵蟮母丛有浴⒏弑咴得芏取⒃肷飨缘忍氐悖提出了将小波与形态学结合进行遥感图像边缘检测的算法。该算法利用改进的形态学滤波算法对图像进行预处理,再利用改进的形态学和小波边缘检测算法对小波分解与重构的低频和高频图像分别进行边缘检测,最后将边缘图像进行融合;该算法克服了小波与形态学边缘检测算法的局限性,充分利用多尺度的优点,因此检测到的边缘信息较多。关键词:小波变换,数学形态学,遥感图像,边缘检测重庆邮电大学硕士论文
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··数字图像及遥感数字图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.遥感图像边缘检测的背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯遥感图像边缘检测现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.遥感图像及边缘检测所面临的问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文研究内容及结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·遥感图像及其成像机理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.8械姆⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章形态学及小波相关理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯形态学基本运算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.〔ǘㄒ濉.〔.<男〔负.〔ǘ喑叨缺浠坏睦砺邸重庆邮电大学硕士论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第四章基于小波与形态学的遥感图像边缘检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·形态学滤波与边缘检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...〔〔ū咴导觳馑惴ā基于小波与形态学的遥感图像边缘检测算法⋯⋯⋯⋯⋯
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