侧扫声纳图像的NSCT域模极大值边缘检测

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侧扫声纳图像边缘检测较困难,为此,提出一种针对该图像特点的多尺度边缘检测方法。对侧扫声纳图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,根据斑点噪声在NSCT域的分布特点,进行局部自适应去噪。通过各方向子带沿边缘方向的插值和非极大值抑制寻找模极大值点。通过类内方差最小化法自适应确定阈值,由阈值处理得到各子带的边缘。经边缘融合实现完整的边缘图。实验结果表明,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点少等优点。
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