基于方向ROEWA算子的高分辨率SAR图像道路提取

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2010.

J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (8): 71-74.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

基于方向ROEWA算子的高分辨率SAR图像道路提取

吴禹昊，陈天泽，粟毅

（国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙 410073）

收稿日期:2009-01-12 修回日期:2009-04-09 出版日期:2010-07-25 发布日期:2010-07-28
作者简介:吴禹昊（1983），男，辽宁沈阳人，硕士生，研究方向为遥感信息处理；陈天泽,讲师,研究方向为遥感信息处理与3S集成;粟毅,教授,研究方向为超宽带雷达系统、信号与信息处理、遥感信息处理。

Road Extraction from High Resolution SAR Images Based on the Directional ROEWA Detector

WU Yuhao,CHEN Tianze,SU Yi

(School of Electronics Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)

Received:2009-01-12 Revised:2009-04-09 Online:2010-07-25 Published:2010-07-28

摘要/Abstract

摘要：

指数加权均值比率ROEWA算子是SAR图像阶跃边缘提取中较为常用的算法，但该方法只能提取边缘强度，不能得到边缘方向。本文在ROEWA算子的基础上，利用添加方向模板的方法，提出了获取边缘方向的ROEWA改进算法。并根据得到的边缘方向，分别提出了一种边缘筛选算法和快速的Hough变换算法，从而提取出图像中的直线信息。实验表明，本文方法准确、高效，且对SAR图像中的相干斑噪声具有很好的抑制作用。

关键词: SAR图像, ROEWA算子, 边缘方向, Hough变换, 道路提取

Abstract:

The ROEWA (Ratio Of Exponentially Weighted Averages) edge detector has been widely used in the extraction of the step edges in SAR images. The detector can only get the edge intensity, but it can not get the edge direction. A modified ROEWA edge detector is proposed to gain the edge direction with directional templates. After edge detection, a new edge selecting algorithm and a fast Hough transformation are proposed based on the edge direction, which can gain the straight lines in the images. The simulated result experiments the accuracy and the efficiency of the algorithm proposed, and the speckle noise is suppressed.

Key words: SAR image;ROEWA detector;edge direction;Hough transformation;road extraction

吴禹昊，陈天泽，粟毅. 基于方向ROEWA算子的高分辨率SAR图像道路提取[J]. J4, 2010, 32(8): 71-74.

WU Yuhao,CHEN Tianze,SU Yi. Road Extraction from High Resolution SAR Images Based on the Directional ROEWA Detector[J]. J4, 2010, 32(8): 71-74.

编辑推荐

Metrics

阅读次数

全文

HTML			PDF

最新录用	在线预览	正式出版	最新录用	在线预览	正式出版
0	0	0	0	0	69

来源	本网站	其他网站

次数	43	26
比例	62%	38%

摘要

最新录用	在线预览	正式出版

0	0	44

	来源	本网站

	次数	44
	比例	100%

[1]	齐然然, 帕力旦·吐尔逊, 汤泊川, 钱育蓉, . 基于残差注意力编-解码网络的道路提取方法[J]. 计算机工程与科学, 2025, 47(01): 119-129.
[2]	熊炜1,2，管来福1，王传胜1，童磊1，李利荣1，刘敏1. 基于预测和残差细化网络的道路提取算法研究[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(04): 683-690.
[3]	林成忠1，张为1，王鑫2，刘艳艳3. 基于稠密光流和边缘特征的烟雾检测算法[J]. 计算机工程与科学, 2018, 40(07): 1213-1220.
[4]	孔锐1,2,揭英达1,程霖1. 基于扫描线处理的指针式仪表快速读数算法[J]. 计算机工程与科学, 2017, 39(07): 1309-1316.
[5]	张凌晓1，王宝顺2，贺思三3. 基于图像旋转匹配的组网雷达ISAR图像横向定标[J]. J4, 2015, 37(04): 796-801.
[6]	廖宇，郭黎. 一种运动模糊图像的模糊参数估计方法[J]. J4, 2014, 36(10): 2002-2008.
[7]	方建军1，杜明芳1,2 ，庞睿1. 基于小波分析和概率Hough变换的书脊视觉识别[J]. J4, 2014, 36(01): 126-131.
[8]	张冀1,2，王俊宏1，尉迟明1，丁明跃1，侯文广1. 基于计算机视觉的汽车仪表指针检测方法[J]. J4, 2013, 35(3): 134-139.
[9]	管声启. 方向性纹理织物疵点检测方法研究[J]. J4, 2011, 33(3): 73-76.
[10]	陈苏1，林嘉宇2. 基于Hough变换的实验数据坏点剔除方法[J]. J4, 2010, 32(8): 67-70.
[11]	袁修贵, 龚正, 孟正中. 基于边缘方向性的小波边缘检测算法[J]. J4, 2010, 32(3): 49-51.
[12]	秦筱楲[1] 丁明跃[2]. 基于图像分析的后视镜失真率自动检测方法[J]. J4, 2005, 27(7): 57-59.

基于方向ROEWA算子的高分辨率SAR图像道路提取

Road Extraction from High Resolution SAR Images Based on the Directional ROEWA Detector

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

相关文章 12

编辑推荐

Metrics

本文评价