Contourlet概率分布的遥感图像边缘检测方法
提出一种新的基于Contourlet概率分布的边缘检测算法,首先,对图像Contourlet系数概率分布的混合高斯分布特性进行分析,并建立图像Contourlet系数大小状态的概率模型,同时对基于该模型的图像线状奇异信号进行分离；其次,改进最大类间方差的阈值选取方法,提出一种基于类间距离和类内方差的阈值选取方法,在保证类间距离最大的同时提高了类内聚合度；最后,利用所选阈值对分离的图像线状奇异信号进行二值化处理,并对边缘信息进行提取.实验结果表明,与传统经典边缘检测方法相比,所提出的边缘检测方法在有效检测出遥感图像中光滑边缘的同时可以对图像中次要的奇异信息进行有效的屏蔽,具有很好的实用性.
遥感图像、Contourlet变换、高斯混合模型、边缘检测
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TN391(半导体技术)
辽宁省自然基金项目20102123;辽宁百千万人才工程基金项目2008921036;南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室开放基金项目LBEK2010003
2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1900-1907
