基于水平集方法的SAR圖像邊緣檢測研究.pdf

1、合成孔徑雷達（SAR：Synthetic Aperture Radar）是現(xiàn)代遙感技術應用與研究的一個重要領域。SAR圖像的邊緣檢測能夠提供圖像中相關場景結構方面的信息，它既是視覺理論中低層處理研究的主要問題，也是視覺理論中中層和高層處理成敗的關鍵技術之一。由于SAR系統(tǒng)的相干成像機理，現(xiàn)有的邊緣檢測方法在SAR圖像，尤其是極化SAR圖像中難以實現(xiàn)高精度的邊緣檢測。而水平集方法具有高計算精度和高算法穩(wěn)定性，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的邊緣檢測。

2、r>　　本文圍繞SAR圖像的邊緣檢測問題，主要研究了基于水平集邊緣檢測方法，研究工作如下：
　　1、針對SAR圖像受乘性相干噪聲影響的問題，分析了適用于SAR圖像邊緣檢測的ROA算子及乘性Duda算子。實驗證明ROA算子適用于階躍型SAR圖像邊緣的檢測，乘性Duda算子適用于屋脊型SAR圖像邊緣的檢測，都存在一定的局限性。
　　2、針對水平集算法的光學圖像能量模型不適用于SAR圖像的問題，研究了兩種基于SAR圖像統(tǒng)計特性的水

3、平集邊緣能量模型——SAR圖像GAC模型和SAR圖像GAR模型。比較了兩種模型的優(yōu)劣，得出了兩種模型的適用條件，實驗證明基于SAR圖像統(tǒng)計特性的水平集邊緣檢測法既適用于檢測階躍類型的邊緣，也適用于屋脊檢測類型的邊緣。
　　3、研究了多極化SAR圖像的邊緣檢測問題，在基于單SAR圖像的水平集邊緣模型的基礎上，提出了一種基于多極化SAR圖像的水平集邊緣模型。該方法結合最優(yōu)極化濾波法以及基于SAR圖像統(tǒng)計特性的GAR邊緣模型，實現(xiàn)了多極