结合简化PCNN和Zernike矩的遥感影像边缘检测方法

• 作者: 夏文彬 柳丽仙 黄亮
• 来源期刊: 软件
• 学科: 地球科学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 Zernike矩 遥感影像 边缘检测
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 2749字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.12.009

摘要

遥感影像边缘信息可以提高信息提取精度.但随着空间分辨率的提高,地物内部细节丰富,地物光谱异质性增强,导致边缘检测效果难以满足实际需求.针对现有传统方法对高空间遥感影像进行边缘检测易产生伪轮廓边缘的复杂问题,本文提出了一种简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network,SPCNN)结合Zernike矩的边缘检测方法.该方法首先采用L0方法对遥感影像进行平滑滤波处理;然后采用SPCNN对滤波后的数据进行阈值分割;最后采用Zernike矩对分割后的影像进行边缘检测并对结果进行精度评价.为验证提出方法,选取两景遥感影像作为实验数据.实验结果表明,提出的方法与传统Canny算子相比有效提高了遥感影像边缘检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄亮	昆明理工大学国土资源工程学院	41	171	8.0	12.0
5	夏文彬	昆明理工大学国土资源工程学院	1	0	0.0	0.0
6	柳丽仙	昆明理工大学国土资源工程学院	1	0	0.0	0.0