Split Bregman算法在遥感图像边缘检测中的应用研究

摘要：

针对基于水平集的边缘检测方法抗噪性能差,处理模糊边界和灰度不均匀性的能力弱,计算效率低,边缘检测结果的精确性极大程度上依赖于初始轮廓的位置且曲线演化易陷入极小值等问题,提出一种基于全局最优凸函数变分模型和Split Bregman数字最小化的边缘检测方法.该方法首先根据CV模型的构造原理,并利用Chan的全局最优化思想,构造了一个通用的可以获得全局最优解的凸函数变分模型;在曲线演化和数字最小化迭代过程中,引入了基于Split Bregman的快速迭代算法,可以使曲线在克服噪声等问题的影响下快速、准确、稳定地演化到目标的边界处.实验结果证明了提出的边缘检测方法既具有较高的计算效率,能够满足遥感图像边缘检测对实时性的要求,同时也具有较高的边缘检测精度和良好的普适性.

关键词：边缘检测、主动轮廓模型、遥感图像、Split Bregman算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61501082,61502435;辽宁省自然科学基金项目资助L2015020017,L20170540232,L20170540230;辽宁省教育厅科学研究一般项目L2015137,L2014455;辽宁省社会科学规划基金项目L15CGL009

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：310-315