SAR图像平行线特征提取：基于边缘检测的平行线对模型算法

"平行线基元提取算法流程_月-基于mcu+fpga的rfid读写器设计" 本文主要讨论了在计算机视觉和图像处理领域中，如何利用平行线对模型以及基于边缘检测的算法来提取合成孔径雷达（SAR）图像中的平行线特征。平行线在SAR图像分析中有着重要的应用，例如道路网、机场跑道和河流等大型线性目标的自动识别。 首先，作者提出了一个新的平行线对模型，该模型旨在克服传统平行线定义的局限性。传统方法基于斜率或曲率定义平行线，但这种方法既不能统一直线和曲线，曲率计算也相对复杂，不适用于计算机处理。新的平行线对模型定义了两条光滑线，如果它们可以被划分为多个线段对，且满足特定条件：所有线段对的组合等于原始线，且任意一对线段之间存在一个方向，使得从这个方向看，所有内部点到这两条线的距离和为常数。这一模型可以应用于直线和曲线，包括复杂情况如同心圆。 接下来，文章描述了一个基于该平行线对模型的平行线基元提取算法流程。该流程包括以下步骤： 1. 输入边缘图并进行二值化处理，将边缘点设为1，非边缘点设为0。 2. 设置平行线对的最小宽度、最大宽度和最小长度。 3. 沿水平方向搜索边缘点，寻找对称点，如果两点之间的距离超过阈值，则认为是噪声并删除。 4. 沿垂直方向执行相同操作，寻找对称点，同样处理噪声。 5. 合并水平和垂直方向得到的结果。 由于边缘检测的精度限制，实际中无法找到严格平行的线，因此允许对称点的宽度有一定的范围。方向问题通过选取水平和垂直两个参考方向来解决，确保内部点的直线与两条线相交。 该算法在SAR图像处理中具有实际应用价值，能够有效提取平行线性结构，为后续的自动识别任务提供支持。实验结果证明，该算法在SAR图像的平行线特征提取方面表现出良好的效果。