[发明专利]一种低错误率的SAR图像边缘检测方法

权利要求书

1.一种低错误率的SAR图像边缘检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1，确定一个可分离的二维边缘滤波器；

步骤2，设定多个旋转角度，依次按照每个旋转角度逆时针旋转所述二维边缘滤波器，得到对应的多个方向滤波器；

步骤3，根据多个方向滤波器，计算SAR图像中每个像素两侧的局部均值；

步骤4，根据所述SAR图像中每个像素两侧的局部均值，确定所述SAR图像的边缘强度图和边缘方向图；

步骤5，根据所述SAR图像的边缘强度图和边缘方向图，得到SAR图像的边缘二值图，并将所述SAR图像的边缘二值图作为低错误率的SAR图像边缘检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种低错误率的SAR图像边缘检测方法，其特征在于，步骤1具体为：

确定一个可分离的二维边缘滤波器f_RBED(x，y)：

其中，为一维垂直高斯调制幂函数滤波器，为一维水平扁平钟形滤波器，x、y分别为对应的滤波器输入变量，为二维边缘滤波器的左子窗，为二维边缘滤波器的右子窗。

3.根据权利要求1所述的一种低错误率的SAR图像边缘检测方法，其特征在于，步骤2具体为：

(2a)设定第k个旋转角度θ_k＝kπ/P，k＝0，1，…，P-1，P表示旋转角度的总个数；

(2b)按照第k个旋转角度逆时针旋转所述二维边缘滤波器，得到对应的第k个方向滤波器

其中，为第k个方向滤波器的左子窗，为第k个方向滤波器的右子窗；

从而得到P个方向滤波器。

4.根据权利要求1所述的一种低错误率的SAR图像边缘检测方法，其特征在于，步骤3具体包括：

根据第k个方向滤波器计算SAR图像中任意一个像素(x₀，y₀)的左侧局部均值和右侧局部均值

其中，表示卷积符号，m、n表示卷积运算中的变量，二维边缘滤波器f_RBED(x，y)的滑动窗口的尺寸为(2W₁+1)×(2W₂+1)，I(x₀，y₀)为SAR图像中像素(x₀，y₀)对应的像素值。

5.根据权利要求1所述的一种低错误率的SAR图像边缘检测方法，其特征在于，步骤4具体包括：根据所述SAR图像中任意一个像素(x₀，y₀)两侧的局部均值，确定所述SAR图像中任意一个像素(x₀，y₀)的边缘强度ES_RBED(x₀，y₀)和边缘方向ED_RBED(x₀，y₀)：

ES_RBED(x₀，y₀)＝1-min{a(θ_k)}

其中，

k＝0，1，…，P-1

从而得到SAR图像中每个像素对应的边缘强度和边缘方向，并分别得到SAR图像对应的边缘强度图和边缘方向图。

6.根据权利要求1所述的一种低错误率的SAR图像边缘检测方法，其特征在于，步骤5具体包括如下子步骤：

(5a)对于SAR图像对应的边缘强度图中的任意一个像素点(x₁，y₁)，判断边缘强度值ES_RBED(x₁，y₁)是否为沿边缘方向ED_RBED(x₁，y₁)的局部极大值点，如果是，则保留当前像素点的边缘强度值ES_RBED(x₁，y₁)，否则令ES_RBED(x₁，y₁)＝0；

(5b)设定高门限T_h和低门限T_l；且T_h＞T_l；

(5c)若ES_RBED(x₁，y₁)≥T_h，则确定SAR图像中的像素点(x₁，y₁)为强边缘像素点；

(5d)若T_h＞ES_RBED(x₁，y₁)＞T_l，则确定SAR图像中的像素点(x₁，y₁)为弱边缘像素点；

(5e)对于弱边缘像素点，如果其以四邻域或者八邻域的关系连接到任意一个强边缘像素点上，则将该弱边缘像素点标记为强边缘像素点；

(5f)在SAR图像中，将所有强边缘像素点的像素值标记为1，所述SAR图像中出去强边缘像素点后剩余像素点的像素值标记为0，从而得到SAR图像的边缘二值图。