一種改進(jìn)的InSAR干涉圖像邊緣檢測(cè)算法

邱濤

摘要：SUSAN算法在對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣提取的過程中存在諸多問題，譬如將條紋邊緣和噪聲邊緣一并檢測(cè)出來，缺乏鑒別噪聲并有效去除噪聲邊緣的正確識(shí)別方法。鑒于算法在檢測(cè)過程中存在的問題，對(duì)其提出改進(jìn)性研究。結(jié)果表明改進(jìn)算法相對(duì)更好的得到了邊緣信息。

關(guān)鍵詞：InSAR；SUSAN算法；邊緣檢測(cè)；干涉條紋；圖像邊緣

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）29-6933-04

Abstract： When using the SUSAN algorithm， there are many problems in the process of extracting the edge of InSAR images. For example， both the stripe edge and noise edge will be detected， and lacking the correct identification method of identifying the noise and removing its edge effectively. In view of the problem when detecting， the paper gives the research to improve the algorithm proposed. The results show that the improved algorithm is relatively easy to get the edge information.

Key words： InSAR； SUSAN algorithm； edge detection； interference fringes； image edges

SUSAN算法在對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)研究上具有一般傳統(tǒng)算法所不具備的優(yōu)點(diǎn)，如在修改像素灰度值時(shí)較為快捷，檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域較為精確等。在檢測(cè)含大量噪聲的InSAR干涉圖像時(shí)，算法的積分特性可相對(duì)有效的避開圖像噪聲的影響。

1 改進(jìn)SUSAN算法

1.1 SUSAN算法的不足

待測(cè)圖像為濾波后的InSAR干涉圖像，進(jìn)行SUSAN算法邊緣檢測(cè)試驗(yàn)。根據(jù)實(shí)際圖像邊緣的形狀，以及目標(biāo)和背景的灰度對(duì)比度。所得結(jié)果如圖1所示。

SUSAN邊緣檢測(cè)算法能夠?qū)Υ翱谥行南袼氐慕Y(jié)構(gòu)屬性進(jìn)行檢測(cè)和判斷，處理速度也得到提高，并具有較高的抗噪聲干擾能力。缺點(diǎn)是算法處理相對(duì)緩慢，邊緣檢測(cè)效率低下。針對(duì)密集干涉條紋檢測(cè)結(jié)果不夠連續(xù)；稀疏干涉條紋則由于噪聲干擾而較易漏檢或過檢邊緣。

3 結(jié)束語

將改進(jìn)的SUSAN算法引入對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)中來，結(jié)果表明改進(jìn)算法有效，這也為后期的一系列形變學(xué)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 秦襄培.MATLAB圖像處理與界面編程寶典[M].北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[2] 何儒云，王耀南，毛建旭.合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量（InSAR）關(guān)鍵技術(shù)研究[J].測(cè)繪工程，2007，16（5）：44-65.

[3] 馬桂珍，段麗.一種改進(jìn)的SUSAN邊緣檢測(cè)算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2007（20）：129-133.

[4] 李成.SUSAN邊緣檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與研究[J].圖形、圖像與多媒體，2014，33（5）：37-39.

[5] 王文正.基于邊緣檢測(cè)的顯著區(qū)域提取方法[J].電子技術(shù)研發(fā)2014（8）：14-16.

[6] 王東霞.基于改進(jìn)的數(shù)字形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法研究[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2014，33（2）：89-92.endprint

摘要：SUSAN算法在對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣提取的過程中存在諸多問題，譬如將條紋邊緣和噪聲邊緣一并檢測(cè)出來，缺乏鑒別噪聲并有效去除噪聲邊緣的正確識(shí)別方法。鑒于算法在檢測(cè)過程中存在的問題，對(duì)其提出改進(jìn)性研究。結(jié)果表明改進(jìn)算法相對(duì)更好的得到了邊緣信息。

關(guān)鍵詞：InSAR；SUSAN算法；邊緣檢測(cè)；干涉條紋；圖像邊緣

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）29-6933-04

Abstract： When using the SUSAN algorithm， there are many problems in the process of extracting the edge of InSAR images. For example， both the stripe edge and noise edge will be detected， and lacking the correct identification method of identifying the noise and removing its edge effectively. In view of the problem when detecting， the paper gives the research to improve the algorithm proposed. The results show that the improved algorithm is relatively easy to get the edge information.

Key words： InSAR； SUSAN algorithm； edge detection； interference fringes； image edges

SUSAN算法在對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)研究上具有一般傳統(tǒng)算法所不具備的優(yōu)點(diǎn)，如在修改像素灰度值時(shí)較為快捷，檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域較為精確等。在檢測(cè)含大量噪聲的InSAR干涉圖像時(shí)，算法的積分特性可相對(duì)有效的避開圖像噪聲的影響。

1 改進(jìn)SUSAN算法

1.1 SUSAN算法的不足

待測(cè)圖像為濾波后的InSAR干涉圖像，進(jìn)行SUSAN算法邊緣檢測(cè)試驗(yàn)。根據(jù)實(shí)際圖像邊緣的形狀，以及目標(biāo)和背景的灰度對(duì)比度。所得結(jié)果如圖1所示。

SUSAN邊緣檢測(cè)算法能夠?qū)Υ翱谥行南袼氐慕Y(jié)構(gòu)屬性進(jìn)行檢測(cè)和判斷，處理速度也得到提高，并具有較高的抗噪聲干擾能力。缺點(diǎn)是算法處理相對(duì)緩慢，邊緣檢測(cè)效率低下。針對(duì)密集干涉條紋檢測(cè)結(jié)果不夠連續(xù)；稀疏干涉條紋則由于噪聲干擾而較易漏檢或過檢邊緣。

3 結(jié)束語

將改進(jìn)的SUSAN算法引入對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)中來，結(jié)果表明改進(jìn)算法有效，這也為后期的一系列形變學(xué)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 秦襄培.MATLAB圖像處理與界面編程寶典[M].北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[2] 何儒云，王耀南，毛建旭.合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量（InSAR）關(guān)鍵技術(shù)研究[J].測(cè)繪工程，2007，16（5）：44-65.

[3] 馬桂珍，段麗.一種改進(jìn)的SUSAN邊緣檢測(cè)算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2007（20）：129-133.

[4] 李成.SUSAN邊緣檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與研究[J].圖形、圖像與多媒體，2014，33（5）：37-39.

[5] 王文正.基于邊緣檢測(cè)的顯著區(qū)域提取方法[J].電子技術(shù)研發(fā)2014（8）：14-16.

[6] 王東霞.基于改進(jìn)的數(shù)字形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法研究[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2014，33（2）：89-92.endprint

摘要：SUSAN算法在對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣提取的過程中存在諸多問題，譬如將條紋邊緣和噪聲邊緣一并檢測(cè)出來，缺乏鑒別噪聲并有效去除噪聲邊緣的正確識(shí)別方法。鑒于算法在檢測(cè)過程中存在的問題，對(duì)其提出改進(jìn)性研究。結(jié)果表明改進(jìn)算法相對(duì)更好的得到了邊緣信息。

關(guān)鍵詞：InSAR；SUSAN算法；邊緣檢測(cè)；干涉條紋；圖像邊緣

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）29-6933-04

Abstract： When using the SUSAN algorithm， there are many problems in the process of extracting the edge of InSAR images. For example， both the stripe edge and noise edge will be detected， and lacking the correct identification method of identifying the noise and removing its edge effectively. In view of the problem when detecting， the paper gives the research to improve the algorithm proposed. The results show that the improved algorithm is relatively easy to get the edge information.

Key words： InSAR； SUSAN algorithm； edge detection； interference fringes； image edges

SUSAN算法在對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)研究上具有一般傳統(tǒng)算法所不具備的優(yōu)點(diǎn)，如在修改像素灰度值時(shí)較為快捷，檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域較為精確等。在檢測(cè)含大量噪聲的InSAR干涉圖像時(shí)，算法的積分特性可相對(duì)有效的避開圖像噪聲的影響。

1 改進(jìn)SUSAN算法

1.1 SUSAN算法的不足

待測(cè)圖像為濾波后的InSAR干涉圖像，進(jìn)行SUSAN算法邊緣檢測(cè)試驗(yàn)。根據(jù)實(shí)際圖像邊緣的形狀，以及目標(biāo)和背景的灰度對(duì)比度。所得結(jié)果如圖1所示。

SUSAN邊緣檢測(cè)算法能夠?qū)Υ翱谥行南袼氐慕Y(jié)構(gòu)屬性進(jìn)行檢測(cè)和判斷，處理速度也得到提高，并具有較高的抗噪聲干擾能力。缺點(diǎn)是算法處理相對(duì)緩慢，邊緣檢測(cè)效率低下。針對(duì)密集干涉條紋檢測(cè)結(jié)果不夠連續(xù)；稀疏干涉條紋則由于噪聲干擾而較易漏檢或過檢邊緣。

3 結(jié)束語

將改進(jìn)的SUSAN算法引入對(duì)InSAR圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)中來，結(jié)果表明改進(jìn)算法有效，這也為后期的一系列形變學(xué)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 秦襄培.MATLAB圖像處理與界面編程寶典[M].北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[2] 何儒云，王耀南，毛建旭.合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量（InSAR）關(guān)鍵技術(shù)研究[J].測(cè)繪工程，2007，16（5）：44-65.

[3] 馬桂珍，段麗.一種改進(jìn)的SUSAN邊緣檢測(cè)算法[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2007（20）：129-133.

[4] 李成.SUSAN邊緣檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與研究[J].圖形、圖像與多媒體，2014，33（5）：37-39.

[5] 王文正.基于邊緣檢測(cè)的顯著區(qū)域提取方法[J].電子技術(shù)研發(fā)2014（8）：14-16.

[6] 王東霞.基于改進(jìn)的數(shù)字形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法研究[J].實(shí)驗(yàn)室研究與探索，2014，33（2）：89-92.endprint