模糊邊緣檢測(cè)算法在提取人工地物中的應(yīng)用.rar
模糊邊緣檢測(cè)算法在提取人工地物中的應(yīng)用,2.3萬(wàn)字 38頁(yè) 包含代碼摘要: 遙感影像上目標(biāo)的邊緣在影像上表現(xiàn)為灰度的不連續(xù)性,傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子主要是考慮圖像的某個(gè)鄰域內(nèi)的每個(gè)像素的灰度變化,根據(jù)邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)變換規(guī)律來(lái)檢測(cè)邊緣,對(duì)邊緣信號(hào)和噪聲信號(hào)不加區(qū)分,往往在圖像邊緣對(duì)比度較大的情況下才能獲取較好的邊緣提取效果。模糊邊緣檢測(cè)方法是pal和k...
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原文檔由會(huì)員 比爾蓋茨 發(fā)布
2.3萬(wàn)字 38頁(yè) 包含代碼
摘要:
遙感影像上目標(biāo)的邊緣在影像上表現(xiàn)為灰度的不連續(xù)性,傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子主要是考慮圖像的某個(gè)鄰域內(nèi)的每個(gè)像素的灰度變化,根據(jù)邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)變換規(guī)律來(lái)檢測(cè)邊緣,對(duì)邊緣信號(hào)和噪聲信號(hào)不加區(qū)分,往往在圖像邊緣對(duì)比度較大的情況下才能獲取較好的邊緣提取效果。模糊邊緣檢測(cè)方法是Pal和King在1983年提出的一種將模糊理論應(yīng)用于圖像特征提取的邊緣檢測(cè)方法,已經(jīng)在模式識(shí)別和醫(yī)學(xué)圖像處理中獲得了很好的應(yīng)用,充分利用了圖像所具有的不確定性往往是由模糊性引起的這一特性。本論文首先簡(jiǎn)要描述Pal經(jīng)典模糊邊緣檢測(cè)算法的數(shù)學(xué)模型,然后從分析其缺陷入手,提出本文的改進(jìn)算法思想,介紹了詳細(xì)的具體實(shí)現(xiàn)步驟,最后通過(guò)對(duì)二維影像邊緣輪廓的提取驗(yàn)證本文的改進(jìn)算法與傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法和Pal經(jīng)典模糊邊緣檢測(cè)算法相比,效果更好。
Abstract
The paper first briefly describes of classical edge fuzzy detection, then from the analysis of weakness, with proposed improvements, exists in the classical algorithm a more effective algorithm finally is devised including detailed process. The production of edge testing using the improved algorithm has higher quality than the ones dealt with classical algorithm. Besides, comparison has been made between edge fuzzy detection and other common algorithm .
Algorithm in order to find their advantage and advantage in different situation
Keywords: Edge testing, Fuzzy edge testing algorithm, Membership function, Man-made target extraction.
目 錄
摘 要
第一章 緒論
第二章 利用模糊邊緣檢測(cè)算法提取人工目標(biāo)的基本理論
第三章 其他相關(guān)的目標(biāo)提取算法及技術(shù)比較
第四章 利用模糊邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行人工目標(biāo)提取方法的研究與詳細(xì)設(shè)計(jì)
4.1 遙感影像可視化的研究及設(shè)計(jì)
4.2 模糊邊緣檢測(cè)算法的研究與設(shè)計(jì)
4.3 檢測(cè)結(jié)果影像二值化的研究及設(shè)計(jì)
4.4 邊緣檢測(cè)結(jié)果去噪和細(xì)化的研究和設(shè)計(jì)
4.5 直線段或曲線段的自動(dòng)檢測(cè)和擬合的研究
第五章 對(duì)房屋和立交橋等人工地物進(jìn)行目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)
第六章 結(jié) 論
參考文獻(xiàn)
致 謝
摘要:
遙感影像上目標(biāo)的邊緣在影像上表現(xiàn)為灰度的不連續(xù)性,傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子主要是考慮圖像的某個(gè)鄰域內(nèi)的每個(gè)像素的灰度變化,根據(jù)邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)變換規(guī)律來(lái)檢測(cè)邊緣,對(duì)邊緣信號(hào)和噪聲信號(hào)不加區(qū)分,往往在圖像邊緣對(duì)比度較大的情況下才能獲取較好的邊緣提取效果。模糊邊緣檢測(cè)方法是Pal和King在1983年提出的一種將模糊理論應(yīng)用于圖像特征提取的邊緣檢測(cè)方法,已經(jīng)在模式識(shí)別和醫(yī)學(xué)圖像處理中獲得了很好的應(yīng)用,充分利用了圖像所具有的不確定性往往是由模糊性引起的這一特性。本論文首先簡(jiǎn)要描述Pal經(jīng)典模糊邊緣檢測(cè)算法的數(shù)學(xué)模型,然后從分析其缺陷入手,提出本文的改進(jìn)算法思想,介紹了詳細(xì)的具體實(shí)現(xiàn)步驟,最后通過(guò)對(duì)二維影像邊緣輪廓的提取驗(yàn)證本文的改進(jìn)算法與傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法和Pal經(jīng)典模糊邊緣檢測(cè)算法相比,效果更好。
Abstract
The paper first briefly describes of classical edge fuzzy detection, then from the analysis of weakness, with proposed improvements, exists in the classical algorithm a more effective algorithm finally is devised including detailed process. The production of edge testing using the improved algorithm has higher quality than the ones dealt with classical algorithm. Besides, comparison has been made between edge fuzzy detection and other common algorithm .
Algorithm in order to find their advantage and advantage in different situation
Keywords: Edge testing, Fuzzy edge testing algorithm, Membership function, Man-made target extraction.
目 錄
摘 要
第一章 緒論
第二章 利用模糊邊緣檢測(cè)算法提取人工目標(biāo)的基本理論
第三章 其他相關(guān)的目標(biāo)提取算法及技術(shù)比較
第四章 利用模糊邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行人工目標(biāo)提取方法的研究與詳細(xì)設(shè)計(jì)
4.1 遙感影像可視化的研究及設(shè)計(jì)
4.2 模糊邊緣檢測(cè)算法的研究與設(shè)計(jì)
4.3 檢測(cè)結(jié)果影像二值化的研究及設(shè)計(jì)
4.4 邊緣檢測(cè)結(jié)果去噪和細(xì)化的研究和設(shè)計(jì)
4.5 直線段或曲線段的自動(dòng)檢測(cè)和擬合的研究
第五章 對(duì)房屋和立交橋等人工地物進(jìn)行目標(biāo)提取的實(shí)現(xiàn)
第六章 結(jié) 論
參考文獻(xiàn)
致 謝
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