【摘 要】
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为了从遥感图像中提取出更为准确完整的目标边缘，提出一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进数学形态学的目标边缘提取方法。首先采用无下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室,城市空间信息工程北京市重点实验室,南京水利科学研究院港口航道泥沙工程交通行业重点实验室,黄河水利委员会黄河水利科学研究院水
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为了从遥感图像中提取出更为准确完整的目标边缘，提出一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进数学形态学的目标边缘提取方法。首先采用无下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成边缘细节丰富的高频分量和边缘细节较少的低频分量；然后结合不同分解程度下边缘像素点处的系数关系，对高频分量的各个子带进行模极大值检测，再经过双层掩膜筛选后得到高频边缘提取结果；对低频分量采用改进的数学形态学方法，得到低频边缘提取结果；最后将上述两部分融合，使用区域连通方法去除孤立点，得到最终的目标边缘图像。大量实验结果表明，
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