遥感图像边缘检测与提取技术研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

边缘是图像最基本的特征,在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用。边缘广泛存在于目标与目标、物体与背景、区域与区域（含不同色彩）之间，它是图像分割所依赖的重要特征。所谓图像的边缘一般是指是指图像局部特性的不连续性，例如，图像的灰度或颜色发生剧烈变化的地方，而这些变化往往是由物体的结构和纹理、外界的光照和物体的表面对光的反射造成的。图像的边缘反映了物体的外观轮廓特征，是图像分析和模式识别的重要特征。边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段,其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对目标对象的理解。

边缘检测是所有基于边界的图像分割方法的第一步。边缘往往携带着一幅图像的大部分信息，而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的奇异点或突变处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓则常常是在图像处理时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要对一幅图像检测和提取出它的边缘。

随着卫星遥感和航空摄影技术的进步，通过遥感获得的地理信息越来越多，遥感图像已经成为地理信息系统（gis）的一个非常重要的信息源。遥感图像数据具有多时相、高光谱、多传感器、多平台、多分辨率和海量数据的特点，因此遥感图像处理是图像处理中一个特殊而又困难的分支。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：了解遥感图像的成像基本知识和图像基本特点，掌握遥感图像边缘检测与提取的基本原理。研究常用遥感图像边缘检测与提取算法，并对其在matlab上进行仿真分析。根据仿真结果，结合实际，对其应用进行分析。

目标：通过对多种常用遥感图像边缘检测与提取的经典算法（如roberts算子、sobel算子、prewitt算子、laplacian算子、log算子、canny算子等）的比较，分析其在遥感图像处理上的具体实现方法，验证各个遥感图像边缘检测与提取算法的优势与劣势。

拟采用的技术方案及措施：首先对原始遥感图像通过图像滤波进行平滑处理（以抑制噪声），再通过增强算法将领域中灰度有明显变化的点突出显示。接下来就是运用不同的梯度算子对图像的边缘进行检测和定位，并通过改变阈值的大小来检测每一种算法的抗噪性，得出结论。最后对每一种边缘检测算法进行综合分析，就实现难易程度、边缘检测准确率、抗噪性等各个方面进行总结，与遥感图像的特点相结合对其应用进行验证及分析（以上过程基本均在matlab上完成）。

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅相关文献资料，熟悉题目含义及基本研究内容，撰写开题报告。

4-9周：完成相关理论知识的学习与研究，对遥感图像边缘检测与提取基本原理进行学习。

10-14周：复习matlab相关知识，对常用遥感图像边缘检测与提取算法进行仿真实现。

4. 参考文献（12篇以上）

【1】孙根云、黄丙湖、李旭军，遥感图像边缘检测的不确定性及其处理方法探讨，遥感信息，2010年第六期

【2】曾俊，图像边缘检测技术以及其应用研究，华中科技大学，2011

【3】刘金亨，基于小波变换的遥感图像处理研究，重庆大学，2010