基于随机熵与距离的 PolSAR 图像边缘检测方法比较
统计理论
2020-06-16 v1 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
统计理论
摘要
极化合成孔径雷达 (PolSAR) 已成为一种重要的遥感成像方法。然而，由于数据采集过程中采用的相干照明，PolSAR 图像受到散斑噪声的污染。这种噪声赋予图像颗粒状外观，使其处理和分析（如边缘检测）变得困难。本文讨论了多视 PolSAR 图像中的七种边缘检测方法。在所有方法中，基本思想是在跨越两个区域的最细数据条带中检测过渡点。边缘利用这些过渡点和 B 样条曲线进行勾勒。在缩放复 Wishart 分布下使用了四种随机距离、两种熵差以及最大似然准则；前六种源于 h-phi 类测度。通过计算时间和正确边缘检测概率，针对视数、整体后向散射矩阵、SPAN、协方差和空间分辨率，对所讨论检测方法的性能进行了量化和分析。检测程序应用于三幅真实 PolSAR 图像。结果表明，基于 Bhattacharyya 距离和 Shannon 熵差的方法优于其他技术。
引用
@article{arxiv.1306.2003,
title = {Comparing Edge Detection Methods based on Stochastic Entropies and Distances for PolSAR Imagery},
author = {Abraão D. C. Nascimento and Michelle M. Horta and Alejandro C. Frery and Renato J. Cintra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.2003},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 14 figures