[发明专利]一种基于高分四号卫星影像改进的边缘增强检测方法

说明书

本发明针对高分四号卫星影像提出了一种结合图像增强的边缘检测改进方法，该方法包括如下步骤：步骤1)对预处理后的高分四号多光谱影像使用多尺度Retinex算法进行增强处理；步骤2)根据高分四号多光谱影像光谱统计拟合出最佳梯度阈值与能量值、惯性矩均值两个特征值之间的拟合函数；步骤3)计算影像的梯度幅值和方向，构造影像灰度共生矩阵计算能量值和惯性矩均值，然后根据拟合函数计算梯度阈值，将梯度幅值大于或等于梯度阈值的像素点记为候选边缘点；步骤4)进行非极大值抑制处理，将候选边缘点与沿梯度方向的相邻像素点进行梯度插值比较，如果该点为梯度局部极大值点，则判定该点为边缘点；最后利用双阈值方法对边缘点连接得到影像边缘结果。

技术领域

本发明涉及一种基于高分四号卫星影像改进的边缘增强检测方法。

背景技术

高分四号(GF-4)卫星是我国第一颗地球静止轨道高分辨率对地观测卫星，于2015年12月29日在西昌发射成功，它的成功发射开辟了我国高轨道高分辨率对地观测技术的新领域。GF-4卫星以其独特的载荷特性，不仅为气象天气监测、灾害风险预警预报、森林火灾害监测、地震构造信息提取等业务补充了全新的技术手段，并且还在环保、海洋、农业、水利等行业也具有巨大潜力和广阔空间。针对GF-4影像的边缘检测技术是一项关键的技术难题，边缘检测的效果和精度对图像配准、地物识别、变化检测等技术的应用有很大的影响。

遥感图像边缘检测是处理图像与分析的基础，具有重要的研究价值，其实质是采用某种算法提取图像中目标与背景之间的边界线。传统边缘检测算法有Roberts、Prewitt、Sobel、LoG算子等，这些算子的优点是计算量较小，但对噪声有较高敏感性，在一定程度上丢失了一些边缘信息，检测效果不理想。最为经典的是Canny算子，它提出了一种最优化思想的边缘检测算法，而被广泛地应用并改进。Ali M等提出了一种高斯滤波器和拉普拉斯算子结合方法，提高了Canny算子的去噪能力。王植等提出了一种改进的Canny算子检测方法，在保持传统Canny算子优良特性的同时，在防噪声干扰和边缘细节信息的处理上有了很大的提升。Wang等提出用自适应滤波器改进传统的高斯滤波器，在一定程度上提高了Canny算子的性能。近些年针对自适应确定高低阈值出现了各种解决办法，如王小俊等采用迭代算法计算最佳高低阈值，张志强等用Otsu算法确定高阈值，徐辛超等改进了梯度计算和优化阈值设置等。

但由于GF-4卫星传感器轨道高、成像机理和外界环境复杂等因素，导致其影像模糊、对比度低等问题，使得传统或现有改进的算法难以满足边缘检测的精度要求。综上所述，本发明针对在分析了GF-4影像特性和边缘检测存在问题的基础上，借鉴Canny算法的核心思想，提出了一种改进的边缘增强检测方法。通过定量分析与实验结果表明：针对GF-4影像的边缘检测，与传统的Canny算法相比，该方法更具有适用性和准确性，使提取的边缘正确率提高约35.8％，对新卫星数据的应用与推广具有一定地价值。

发明内容

针对GF-4卫星传感器轨道高、成像机理和外界环境复杂等因素，导致其影像模糊、对比度低等问题，本发明的目的在于提出一种基于高分四号卫星影像改进的边缘增强检测方法。

本发明的目的通过以下技术步骤实现：

步骤1)先对原始影像进行必要的预处理，再使用多尺度Retinex算法对预处理影像进行增强；

步骤2)通过分析与设想，确定灰度共生矩阵的两个特征值与梯度阈值的最佳取值存在某种函数关系，再通过实验及对实验结果拟合出最佳梯度阈值与两个特征值之间可信度最高的一种函数关系，进而确定出一个梯度阈值经验公式；

步骤3)先构造出影像的灰度共生矩阵，并计算其能量值和惯性矩均值，然后根据梯度阈值经验拟合公式求得最佳的梯度阈值，进而确定出候选边缘点；

步骤4)先进行非极大值抑制方法处理，确定边缘点；再利用双阈值方法对边缘点进行连接得到最终影像的边缘检测结果图。

进一步，所述步骤1)的具体方法为：