SAR图像处理：基于边缘检测的平行线特征提取算法

本文主要介绍了一种基于边缘检测的SAR图像平行线特征提取算法，旨在克服传统平行线定义的局限性，适用于SAR图像中线性结构如道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标的自动识别。作者包括朱昌盛、关键、周伟和何东亮，来自海军航空工程学院电子信息工程系。 SAR（Synthetic Aperture Radar）图像处理是遥感领域的重要研究内容，其图像通常包含丰富的几何特征，特别是线性结构。然而，传统的平行线定义在处理SAR图像时存在不足，容易受到噪声和复杂环境的影响。为此，文章提出了一种新的平行线对模型，该模型能够更好地适应SAR图像的特点。 算法流程主要包括以下步骤： 1. **预处理**：首先，图像通过滤波来减少噪声，改善图像质量，为后续的边缘检测做准备。 2. **边缘检测**：采用ROEWAA(Ratio of Exponentially Weighted Averages)算子进行边缘检测。ROEWAA算子具有恒虚警特性，能够在保持边缘检测精度的同时降低误检率，尤其适合于SAR图像的边缘提取。 3. **平行线基元提取**：在得到边缘检测图之后，应用提出的平行线基元提取算法对边缘进行分析，识别出可能的平行线段。 4. **断点连接**：最后，采用启发式连接策略将分割出的线段进行智能连接，以恢复断裂的平行线特征。 实验结果显示，该算法能有效地从SAR图像中提取平行线性结构，提高了识别的准确性和鲁棒性。由于SAR图像常用于军事、地理和环境监测等领域，这一算法对于自动目标识别和解析具有重要价值。 关键词涵盖了SAR图像处理的核心技术，包括边缘检测、平行线检测以及指数加权平均比率，这些是理解和实现该算法的关键。文章的中图分类号将其归类为电子信息技术和遥感技术，文献标志码A则表示其具有较高的学术价值。 这项工作为SAR图像处理提供了一种创新方法，通过改进的平行线特征提取技术，提高了对复杂场景下线性结构的识别能力，对于相关领域的研究与应用具有重要的参考意义。