[發明專利]基于高斯濾波與均值濾波的SAR圖像邊緣檢測方法

有效

• 申請號: 202110856884.0
• 申請日: 2021-07-28
• 公開（公告）號: CN113436218B
• 公開（公告）日: 2023-02-10
• 發明（設計）人: 劉蒙蒙;尚榮華;張瑋桐;焦李成;張夢璇;馮婕
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/136;G06T7/181;G06T7/12
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 侯瓊;王品華

1.一種基于高斯濾波與均值濾波的SAR圖像邊緣檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)構建多向雙高斯濾波核模型，實現如下：

(1a)生成左高斯濾波核：

(1a1)令第一左高斯濾波核的邊長為W_gl，且W_gl為正奇數；按照下式計算坐標(x_gl,y_gl)處的第一左高斯濾波核數值

其中，exp表示以自然常數e為底的指數操作，π表示圓周率；橫坐標x_gl和縱坐標y_gl均為整數，且其取值范圍為[-(W_gl-1)/2，(W_gl-1)/2]；

(1a2)計算在[-(W_gl-1)/2，(W_gl-1)/2]范圍內所有坐標位置的第一左高斯濾波核數值，得到第一左高斯濾波核；

(1a3)以第一左高斯濾波核的中心位置為旋轉中心，設置旋轉角度依次為將第一左高斯濾波核繞其中心位置按照旋轉角度分別依次進行逆時針旋轉操作，得到第二至第八左高斯濾波核；

(1a4)將第一至第八左高斯濾波核構成的整體作為左高斯濾波核；

(1b)生成右高斯濾波核：

(1b1)令第一右高斯濾波核的邊長為W_gr，且W_gr＝W_gl；按照下式計算坐標(x_gr,y_gr)處的第一右高斯濾波核數值

其中，exp表示以自然常數e為底的指數操作，π表示圓周率；橫坐標x_gr和縱坐標y_gr均為整數，且其取值范圍為[-(W_gr-1)/2，(W_gr-1)/2]；

(1b2)計算在[-(W_gr-1)/2，(W_gr-1)/2]范圍內所有坐標位置的第一右高斯濾波核數值，得到第一右高斯濾波核；

(1b3)以第一右高斯濾波核的中心位置為旋轉中心，設置旋轉角度依次為將第一右高斯濾波核繞其中心位置按照旋轉角度分別依次進行逆時針旋轉操作，得到第二至第八右高斯濾波核；

(1b4)將第一至第八右高斯濾波核構成的整體作為右高斯濾波核；

(1c)利用左高斯濾波核和右高斯濾波核組成多向雙高斯濾波核模型；

(2)構建多向雙均值濾波核模型，實現如下：

(2a)生成左均值濾波核：

(2a1)令第一左均值濾波核的邊長為W_ml，且W_ml為正奇數，按照下式計算坐標(x_ml,y_ml)處的第一左均值濾波核數值

其中，橫坐標x_ml和縱坐標y_ml均為整數，且其取值范圍為[-(W_ml-1)/2，(W_ml-1)/2]；

(2a2)計算在[-(W_ml-1)/2，(W_ml-1)/2]范圍內所有坐標位置的第一左均值濾波核數值，得到第一左均值濾波核；

(2a3)以第一左均值濾波核的中心位置為旋轉中心，設置旋轉角度依次為將第一左均值濾波核繞其中心位置按照旋轉角度分別依次進行逆時針旋轉操作，得到第二至第八左均值濾波核；

(2a4)將第一至第八左均值濾波核構成的整體作為左均值濾波核；

(2b)生成右均值濾波核：

(2b1)令第一右均值濾波核的邊長為W_mr，W_mr＝W_ml，按照下式計算坐標(x_mr,y_mr)處的第一右均值濾波核數值

其中，橫坐標x_mr和縱坐標y_mr均為整數，且其取值范圍為[-(W_mr-1)/2，(W_mr-1)/2]；

(2b2)計算在[-(W_mr-1)/2，(W_mr-1)/2]范圍內所有坐標位置的第一右均值濾波核數值，得到第一右均值濾波核；

(2b3)以第一右均值濾波核的中心位置為旋轉中心，設置旋轉角度依次為將第一右均值濾波核繞其中心位置按照旋轉角度分別依次進行逆時針旋轉操作，得到第二至第八右均值濾波核；

(2b4)將第一至第八右均值濾波核構成的整體作為右均值濾波核；

(2c)利用左均值濾波核和右均值濾波核組成多向雙均值濾波核模型；

(3)輸入一幅待處理的單通道SAR圖像灰度圖，其像素個數為M×N；

(4)生成邊緣梯度圖與閾值化高斯邊緣強度圖：

(4a)使用多向雙高斯濾波核模型對輸入的SAR圖像進行濾波操作，得到8個左高斯濾波圖和8個右高斯濾波圖；對其進行編號，令左高斯濾波圖的序號為i，i＝1,2,...,8，右高斯濾波圖的序號與左高斯濾波圖一一對應，即同為i；

(4b)根據下式，計算高斯邊緣強度圖中所有坐標位置的邊緣強度響應，將其組成高斯邊緣強度圖：

其中，表示高斯邊緣強度圖中位于坐標(x_g,y_g)處的邊緣強度響應，min表示取最小值操作；表示第i左高斯濾波圖中位于坐標(x_g,y_g)處的濾波值，表示第i右高斯濾波圖中位于坐標(x_g,y_g)處的濾波值；

(4c)將高斯邊緣強度圖中每個邊緣強度響應對應的左高斯濾波圖的序號作為梯度值，根據所有的梯度值得到邊緣梯度圖；同時，設置閾值化參數為α_g，對高斯邊緣強度圖進行閾值化操作，得到閾值化高斯邊緣強度圖；

(5)生成閾值化均值邊緣強度圖：

(5a)用多向雙均值濾波核模型對輸入的SAR圖像進行濾波操作，得到8個左均值濾波圖和8個右均值濾波圖；對其進行編號，令左均值濾波圖的序號為j，j＝1,2,...,8，右均值濾波圖的序號與左均值濾波圖一一對應，即同為j；

(5b)根據下式，計算均值邊緣強度圖中所有坐標位置的邊緣強度響應，將其組成均值邊緣強度圖：

其中，表示均值邊緣強度圖中位于坐標(x_m,y_m)處的邊緣強度響應，表示第j左均值濾波圖中位于坐標(x_m,y_m)處的濾波值，表示第j右均值濾波圖中位于坐標(x_m,y_m)處的濾波值；

(5c)對均值邊緣強度圖進行閾值化操作，得到閾值化均值邊緣強度圖；

(6)生成閾值化邊緣強度圖：

(6a)遍歷閾值化高斯邊緣強度圖中的每個像素，將像素值大于0的像素的值設置為1，將像素值小于或等于0的像素的值設置為0，得到邏輯化高斯邊緣強度圖；

(6b)遍歷閾值化均值邊緣強度圖中的每個像素，將像素值大于0的像素的值設置為1，將像素值小于或等于0的像素的值設置為0，得到邏輯化均值邊緣強度圖；

(6c)根據下式，計算閾值化邊緣強度圖中所有坐標位置的邊緣強度響應，將其組成閾值化邊緣強度圖：

其中，TE_xy表示閾值化邊緣強度圖中位于坐標(x,y)處的邊緣強度響應，GE_xy表示閾值化高斯邊緣強度圖中位于坐標(x,y)處的邊緣強度響應，GL_xy表示邏輯化高斯邊緣強度圖中位于坐標(x,y)處的邏輯值，RL_xy表示邏輯化均值邊緣強度圖中位于坐標(x,y)處的邏輯值；

(7)獲取邊緣檢測結果：

(7a)對閾值化邊緣強度圖進行非極大抑制操作，得到邊緣非抑制圖；

(7b)對邊緣非抑制圖的每個像素進行滯后閾值操作，得到SAR圖像的邊緣圖，即邊緣檢測結果。