文献类型：期刊文章

作　　者：刘丽霞[1] 李宝文[3] 王阳萍[1,2] 杨景玉[1,2]

LIU Lixia;LI Baowen;WANG Yangping;YANG Jingyu(School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;Gansu Provincial Engineering Research Center for Artificial Intelligence and Graphics & Image Processing,Lanzhou 730070,China;Department of Planning and Statistics,Lanzhou Railway Adminstration,Lanzhou 730000,China)

机构地区：[1]兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州730070 [2]甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心,兰州730070 [3]兰州铁路局计划统计处,兰州730000

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.41761082);甘肃省科技计划项目(No.18JR3RA104);甘肃省教育厅科技项目(No.2017D-08);兰州铁路局科研开发计划项目

年　　份：2019

卷　　号：55

期　　号：12

起止页码：54-58

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于边缘特征的图像分割算法中,能够准确地检测出边缘是进行图像分割的前提和关键。针对目前遥感图像分割算法普遍存在鲁棒性差、易发生边缘信息缺失以及适用范围较窄的缺点,提出了一种基于改进Canny边缘检测的遥感影像分割算法。针对传统Canny高斯滤波在平滑图像的同时也模糊了边缘,改用具有保边特性的引导滤波对图像进行平滑;针对噪声对求导敏感这一问题,增加45°和135°方向梯度模板来计算图像梯度和方向;针对传统Canny算子人为设定高、低阈值的局限性问题,改用大律法自适应地根据图像灰度选取高、低阈值。为充分利用多光谱图像的优点,在进行边缘检测时采用波段分解,逐波段进行处理,随后将边缘综合成一幅结果图,最后进行区域生长。实验结果表明,与其他和传统边缘检测的分割方法相比,该方法在遥感影像分割中取得了较好的结果。

关 键 词：图像分割 边缘检测 引导滤波  CANNY算子

分 类 号：TP75]