【摘 要】
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应用梯度变化检测遥感图像纹理边缘信息时存在过检、漏检、错检和弱抗噪性等问题。为此,结合分数阶微分差和高斯曲率滤波,提出一种边缘检测算法。通过分数阶微分差运算对全色
【机 构】
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宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏沙漠信息智能感知重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41561087)
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应用梯度变化检测遥感图像纹理边缘信息时存在过检、漏检、错检和弱抗噪性等问题。为此,结合分数阶微分差和高斯曲率滤波,提出一种边缘检测算法。通过分数阶微分差运算对全色遥感图像的梯度场进行非线性增强,利用高斯曲率滤波平滑图像非线性扩散部分,并寻找正则化能量最速下降点,优化微分过程中的分数阶次和迭代次数,改善有噪图像的边缘信息提取质量。实验结果表明,该算法可抑制遥感图像纹理边缘提取过程中噪声非线性放大和扩散产生的背景伪噪声,保留图像纹理边缘信息,具有较好的图像增强和边缘检测效果。
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