基于多尺度统计分析SAR图像边缘检测算法研究

近年来，合成孔径雷达(SAR)技术取得了长足的发展。由于SAR具有侧视成像和相干成像的特点，其图像几何失真较大，并且包含大量的相干斑噪声。传统的图像处理技术处理SAR图像时，难以取得令人满意的效果。本文通过充分利用合成孔径雷达成像的统计特性，对合成孔径雷达图像边缘检测进行了较为深入的研究，获得了一些有价值的成果。 本文通过对几种常用的边缘检测算法比较分析，特别是对于Touzi Ratio边缘检测算法和最大似然边缘检测算法的研究，并利用统计理论对SAR图像数据进行理论分析，提出了一种根据图像场景的局域变化，自动改变边缘检测窗口和阈值的自适应边缘检测算法，使SAR图像边缘检测性能有所提高。 根据图像信号与噪声的小波系数模值跨尺度传递的不同特性，提出了一种基于平稳小波的边缘增强方法，并将不同尺度下的边界所具有的特点结合起来，提出由边缘传递、继承和生长组成的多尺度边缘融合算法。实验证明该算法较好地抑制了噪声对边缘检测的干扰，获得的边缘轮廓完整、定位准确。