平稳小波去噪与改进ROA算法提升SAR图像边缘检测

本文主要探讨了"改进的ROA算法在SAR图像边缘检测中的应用"这一主题。作者针对传统均值比(ROA)算子在处理合成 aperture radar (SAR)图像边缘检测时存在的问题，如噪声影响较大和边缘定位精度较低，提出了一个创新的方法。这个方法结合了平稳小波变换的优势，旨在提高边缘检测的稳定性和准确性。 首先，论文的核心步骤是利用平稳小波进行去噪预处理。平稳小波因其在信号处理中的优良特性，如良好的局部化能力和自适应性，能够有效地削弱SAR图像中的相干斑噪声，这是图像质量提升的关键环节。相干斑噪声是由雷达回波的干涉效应产生的，它会干扰边缘检测的精确度。 其次，作者对传统的4个检测方向的ROA算子进行了扩展，将其增加到了8个，这增加了边缘检测的方向敏感性，有助于捕捉更全面的边缘特征。这样做的目的是为了提高检测的鲁棒性，减少因单一方向选择造成的边缘丢失或误判。 此外，文中还引入了非极值抑制技术来增强边缘定位的精度。非极值抑制是一种统计方法，它可以帮助识别和剔除数据中的异常值，确保边缘位置的可靠性。这种结合了方向扩展和非极值抑制的策略，显著提升了边缘检测的稳定性和精度。 通过一系列的实验验证，结果显示，该改进后的ROA算法在去噪性能和边缘检测效果上均有显著提升。实验结果证明了这种方法的有效性，使得传统ROA算法在SAR图像边缘检测任务中表现得更为出色，特别是在面对噪声环境时，其抗干扰能力得到了显著增强。 这篇论文的主要贡献在于提出了一种基于平稳小波和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法，为SAR图像处理领域的边缘检测提供了新的解决方案，有助于提高边缘检测的精度和鲁棒性，对于实际应用具有重要的理论和实践价值。