基于形态学和Hopfield神经网络的遥感图像边缘增强处理.pdfVIP

第31卷第3期 江西理工大学学报 v。1．31，N。．3 2010年 6月 JOURNALOFJIANGX1UNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOL0GY Jun．2010 文章编号：1007—1229(2010)03—0064—05 基于形态学和Hopfield神经网络的 遥感图像边缘增强处理 雷 赘， 吴为波 (江西理工大学现代教育技术及信息中心 ，江西赣州341000) 摘 要：在遥感图像处理系统的特征提取处理模块 中，针对传统方法抗噪性差、提取边缘宽且不 连续等缺点，提出一种改进的形态学边缘检测算法和一种基于Hopfield神经网络的边缘增强算 法，得到了清晰、连续的边缘检测效果． 关键词：遥感图像处理；图像增强；特征提取；模板匹配 中图分类号：TP391．41 文献标识码 ：A EdgeEnhancementofRemoteSensingImageProcessingBasedon HopfieldNeuralNetworkandM orphology LEIYun． W U W ei-bo (ModernEducationTechnologyandInformationCenter，JiangxiUniversityofScienceandTechnology，Gnazhou341000，China) Abstract：In the feature exraction and processingmoduleofremote sensing imageprocessing system，two algorithmsareputforwardagainsttheanti-noiseinefficiency，thelragewidthanddiscontinuousness。intraditional method．Oneishteimprovedcheckingalgorithmandhteotherishteenhancingalgorithmthatisgiventotheedgeof Hopfieldneuralnetworkwithwhichtheclera andcontinuouscheckingeffectofedgecanbeobtmned． Keywords：remotesensingimageprocessing；imag eenhancement；featureextraction；templatematching 作好铺垫． 0 引 言 基于形态学遥感图像边缘检测算法已有很多 在遥感图像应用中常遇到一种情况，即待处理 学者进行了研究3[1，但这些算法检测出的边缘不够 的区域很繁多，或者感兴趣 目标分布很广 ，但由于 连续、清晰，文中提出了新的边缘检测算法，用形态 学方法进行图像边缘检测，算法简单同时能较好地 实际分析的工程人员往往精力有限，在所难免的会 保持图像的细节特征．结构元选取灵活，对不同的图 漏掉部分区域或细节的分析，这将给国民建设带来 像可根据检测 目的不同选取不同形式的结构元；从 一 定的损失．因此，通过计算机完成 目标特征的自 而构造出形态边缘检测算法，而边缘增强的最终的 动识别是极其必要的 【．在特征提取模块中主要用 目的是得到一个只有一个像素宽的边缘映射，并可 到的是遥感图像的轮廓及其线性特征，通过对边缘 以去除噪声 ，修复边缘 ，于是利用 Hopfield神经网 的提取 ，确定图中各种线体，再根据遥感图像