日常生活中涉及到的遥感图像方面的应用日益增多,特别是对遥感信息的分析处理技术的发展相当迅速。不同于工业和医学数字图像,遥感图像的类型更为多样,内容更为复杂。因此需要做好一些分析前的准备,比如通过算法实现遥感图像的增强,提高图像的对比度,突出图像的细节,而边缘信息也是非常重要的信息。本文根据遥感图像的特性,结合小波变换、非线性滤波、直方图均衡、大津阈值、人工鱼群算法以及遗传算法等来进行遥感图像的增强和边缘检测处理。主要研究内容如下几点：1.研究了基于正交小波变换和非线性滤波的遥感图像增强算法通过引入双正交小波变换算法,把一幅图像的信息分解为低频系数、水平高频系数、垂直高频系数和对角高频系数,让我们更清楚地看出图像信息的分布,有利于图像增强处理的实现。然后采用非线性滤波算法对分解后的低频、高频系数进行变换,去除了图像中的大部分噪声点,在图像增强过程中,不仅保留了原图像的有用信息,同时又抑制了图像中噪声点的扩散,使得增强处理的结果相对比较理想。2.研究了基于直方图规定化和大津阈值的遥感图像增强算法引入直方图规定化算法,但却没有采用直方图均衡,是因为直方图均衡是针对整幅图像来处理,在增强原图像的同时,噪声点也被放大了。而使用直方图规定化可以有效控制直方图的分布,使得噪声点大都剔除在外,尽量保留更多的目标信息。大津阈值的引进使得遥感图像增强的效果更为显著,那是因为大津法具有自适应性,而且寻优能力强。3.研究了基于人工鱼群和种子生长的遥感图像边缘检测算法人工鱼群算法是智能仿生算法中典型的一种。该算法的实现是通过寻找影响或者控制生物行为的规则,再用算法的思想进行总结归纳出的。人工鱼群算法的特点是算法实现相对简单,具有并行性,寻找解时快速,并且算法具有全局性。在种子生长算法的实现过程中,利用人工鱼群寻找最优解的能力,能够找到更理想的边缘信息,并且该方法获得了较理想的边缘检测结果。4.研究了基于数学形态学和遗传算法的边缘检测算法遗传算法也是一种智能仿生算法,它是根据生物的进化规律提出来的,主要涉及到生物的遗传、变异等特征。由于遗传算法中还包含一个交叉算子,因此遗传算法实现时具有同时性,且具有较好的寻优能力。于此同时采用数学形态学中的典型方法腐蚀和膨胀算法来帮助优化遗传算法获得的边缘检测结果,取得了很好的成效。