遥感影像边缘检测：基于分形维数计算的新方法

"图像分形维数计算及其边缘提取 (2011年)" 本文主要探讨了如何利用分形理论来提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度。作者基于离散分形布朗随机场（DFBR: Discret Fractal Brown Randomfield）模型，设计了一种新的算法，该算法采用Matlab编程实现，旨在计算单个像元的分形维数，并以此进行边缘检测。 在分形理论中，图像的复杂性和不规则性可以用分形维数来量化。DFBR模型是一种将分形概念应用于随机过程的方法，它考虑了地物空间分布的非均匀性和影纹结构的边缘特征。在遥感影像处理中，由于地物的多样性和复杂性，选择合适的计算窗口大小对于准确计算分形维数至关重要。通过在灰度空间到分形维数空间的映射，算法可以在新的维度上进行变换和边缘检测。 实验部分，作者选择了研究区局部的高空间分辨率遥感影像作为数据源，通过计算不同大小的窗口下的像元分形维数，以确定最佳的边缘检测条件。实验结果显示，这种方法在同类计算中更适应遥感数据的特性，能够有效地提高地物边缘信息的提取精度。 关键词涉及到的几个核心概念包括： 1. 分形维数：这是分形几何中的一个基本概念，用于描述对象的复杂程度和自相似性。在遥感影像分析中，分形维数可以揭示地物边缘的粗糙度和结构特性。 2. 离散分形布朗随机场：这是一种特殊的随机过程模型，将分形理论与随机场相结合，用于模拟地物分布的不规则性和连续性。 3. 边缘信息提取：是图像处理中的关键步骤，旨在识别和分离图像中的边界，有助于理解和分析图像内容。 4. 遥感影像：在地球观测和环境监测等领域中广泛使用的数据源，具有高空间分辨率，能够提供丰富的地表信息。 通过上述方法，该研究为遥感影像分析提供了新的工具，对改善地物识别、目标检测以及地理信息系统(GIS)的应用有积极意义。这种基于分形维数的边缘提取技术有望进一步优化遥感数据的处理和分析效率，提高地球科学、环境科学等领域的研究水平。