MATLAB中遥感图像边缘检测算子实验对比与Canny算法优势

本篇论文《基于MATLAB的遥感图像边缘检测算子的实验比较分析》主要探讨了利用MATLAB这一强大的工具对遥感图像边缘检测算法进行实验性的对比研究。文章首先介绍了边缘检测在遥感图像分析中的重要性，这些算法包括经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts等，以及更高级的Canny算子。 作者通过实际操作，对一张名为IMG_6619的遥感图像进行了处理，分别展示了各种算子在原始图像（图3）和加入高斯噪声（图4）、椒盐噪声（图5）后的情况。结果显示，传统的算子在处理噪声时可能造成边缘信息的丢失，例如Sobel算子在高斯噪声下的表现不如Canny算子，后者由于采用了一阶微分算子和双阈值策略，既能有效地去除噪声，又能保持边缘的清晰度。 高斯噪声因素σ的选择对边缘检测效果有显著影响，σ值增大有助于检测更多细节，但会降低抗噪性能；反之，抗噪性能增强，但可能会丢失真实边缘。Canny算子的优势在于其去噪能力和方向敏感性，尽管有时会平滑掉一些边缘，但在边缘定位精度上优于LOG算子。Canny算子通过区分强边缘和弱边缘，并结合连接性判断，避免了噪声干扰，因此在实验结果中表现出最好的效果。 论文的结论部分总结了各算法的特点和适用场景，强调了Canny边缘检测算子在遥感图像处理中的优越性。作者引用了多本MATLAB相关书籍作为参考，展示了边缘检测算法在实际应用中的技术背景和理论支持。这篇论文提供了深入理解并选择合适边缘检测算子进行遥感图像分析的重要依据。