基于无“缠绕”FRIT目标边缘检测方法

Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2009, Vol. 31 ›› Issue (5): 1198-1203.

基于无“缠绕”FRIT目标边缘检测方法

尚政国^1,2, 赵春晖², 汤春瑞², 刘金梅²

1. 北京遥感设备研究所, 北京, 100039;
2. 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院, 黑龙江, 哈尔滨, 150001

收稿日期:2008-02-22 修回日期:2008-08-26 出版日期:2009-05-20 发布日期:2010-01-03
作者简介:尚政国(1981- ),男,工程师,博士研究生,主要研究方向为图像处理和模式识别,多分辨率分析研究.E-mail:chenmoshang@163.com
基金资助:
国家自然科学基金(60672034);高等学校博士学科点专项科研基金(20060217021);黑龙江省自然科学基金(ZJG0606-01)资助课题

Line detection method based on nun-wrap FRIT

SHANG Zheng-guo^1,2, ZHAO Chun-hui², TANG Chun-rui², LIU Jin-mei²

1. Beijing Inst. of Remote Sensing Equipment, Beijing 100039, China;
2. Coll. of Information & Communication Engineering, Harbin Engineering Univ., Harbin 150001, China

Received:2008-02-22 Revised:2008-08-26 Online:2009-05-20 Published:2010-01-03

摘要/Abstract

摘要： 有限Ridgelet变换(FRIT)能够有效利用有限Radon变换(FRAT)和小波变换处理二维信号的一维奇异性.但是在有限Radon变换中,直线是以一种有别于几何方式而特殊定义的周期性"缠绕"直线.这种定义降低了FRIT的检测效果而且不能够检测直线的端点.提出一种无缠绕FRIT,从根本上解决FRIT的"缠绕"问题,并利用àtrous小波代替Mallat小波算法对改进的Radon变换进行检测提高了奇异点的检测精度.基于该方法的边缘检测能够对线段进行筛选与连接,并能有效检测目标的方向、端点、长度及宽度.实验结果表明,在具有一定噪声干扰的情况下该算法能够较精确地实现机场跑道及港口边缘的检测,克服了传统有限Ridgelet变换无法定位线段端点的不足.

Abstract: The finite Ridgelet transform(FRIT) deal well with the 1D singularity of the 2D signal by finite Radon transform(FRAT) and wavelet.However,the lines in the FRAT are the periodic wrap ones which are different with the geometrical.The definition has an influence on the detection purpose of the FRIT and makes it can not detect the points of the line.A novel algorithm is presented for solving the "wrap" of the FRIT radically by the no wrap lines,and could advance the detection precision by using àtrous wavelet on the improved FRAT instead of Mallat wavelet.The method could choose and connect the lines,detect the points the length the width and the direction of the objects.The experimental results show that our method is precise to detect the edges of runways and harbor with the noise and comes over the FRIT defect.

中图分类号:

TP301.6

尚政国, 赵春晖, 汤春瑞, 刘金梅. 基于无“缠绕”FRIT目标边缘检测方法[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2009, 31(5): 1198-1203.

SHANG Zheng-guo, ZHAO Chun-hui, TANG Chun-rui, LIU Jin-mei. Line detection method based on nun-wrap FRIT[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2009, 31(5): 1198-1203.

[1]	路复宇, 童宁宁, 冯为可, 万鹏程. 自适应杂交退火粒子群优化算法[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(11): 3470-3476.
[2]	闫世瑛, 颜克斐, 方伟, 陆恒杨. 基于差分进化邻域自适应的大规模多目标算法[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(7): 2112-2124.
[3]	汤安迪, 韩统, 徐登武, 周欢, 谢磊. 使用高斯分布估计策略的改进樽海鞘群算法[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(7): 2229-2240.
[4]	庞维建, 李辉, 黄谦, 李朋, 马贤明. 基于本体的无人系统任务规划研究综述[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(3): 908-920.
[5]	马威强, 高永琪, 赵苗. 基于全局最优和差分变异的头脑风暴优化算法[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(1): 270-278.
[6]	丁嘉辉, 汤建龙, 于正洋. 轻量化的增量式集成学习算法设计[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(4): 861-867.
[7]	刘家义, 岳韶华, 王刚, 姚小强, 张杰. 复杂任务下的多智能体协同进化算法[J]. 系统工程与电子技术, 2021, 43(4): 991-1002.
[8]	徐涛, 吴志帅, 卢敏, 吕宗磊, 李忠虎. 面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(11): 2553-2559.
[9]	姚智海, 刘建平, 王建平, 李伟, 任勃. 地面测控资源调度效能评估指标体系[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(8): 1751-1758.
[10]	刘家义, 岳韶华, 王刚, 张杰, 姚小强. 多平台分布式协同作战下基于MPC-MAS的指挥控制模型设计[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(7): 1582-1589.
[11]	孙胜祥, 韩霜. 基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(6): 1338-1347.
[12]	李慧贤, 庞辽军, 蔡皖东. 基于信息熵对遗传算法中杂交概率的研究[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2009, 31(7): 1743-1745.
[13]	邹益民, 汪渤. 基于量子遗传算法的滤波器参数优化[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2009, 31(6): 1346-1349.
[14]	蒋荣华, 田书林, 龙兵. 基于DPSO最小碰集算法的掩盖故障识别[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2009, 31(4): 997-1001.
[15]	周康, 覃磊, 同小军, 许进. 0-1规划问题的闭环DNA算法[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2009, 31(4): 947-951.