【摘 要】
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利用刃边法提取高分辨率遥感影像的MTF时,传统人工选取自然界地物刃边耗时费力,且主观性较大,刃边噪声较大,得到的MTF稳定性较差.为此本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和自适应滤波算法的高分辨率遥感影像MTF自动提取方法.首先采用相位一致性(PC)算法提取候选刃边边缘影像,然后对边缘影像进行CNN分类,得到满足刃边条件的边缘影像,为进一步抑制噪声,对边缘影像进行自适应平滑滤波,对接近刃边的图
【机 构】
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利用刃边法提取高分辨率遥感影像的MTF时,传统人工选取自然界地物刃边耗时费力,且主观性较大,刃边噪声较大,得到的MTF稳定性较差.为此本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和自适应滤波算法的高分辨率遥感影像MTF自动提取方法.首先采用相位一致性(PC)算法提取候选刃边边缘影像,然后对边缘影像进行CNN分类,得到满足刃边条件的边缘影像,为进一步抑制噪声,对边缘影像进行自适应平滑滤波,对接近刃边的图像区域弱平滑,而远离刃边的图像区域被强平滑,最后对平滑后的影像利用刃边法提取MTF.本文使用GF-2全色影像为测试对象,选取嵩山人工靶标场区域,以MTF-Nyquist、MTF-50、MTF曲线包络面积三个指标作为MTF评价参数,分别使用人工和本文方法提取MTF,得到MTF评价参数基本一致,且与官方发布值一致;然后选择同一景影像上的两块堤坝区作为自然地物实验区,分别利用本文方法得到了多组堤坝刃边的MTF参数,进行加权平均统计后得到的两块堤坝区的MTF参数相近.因此相较于人工勾选刃边的方法,本文提出的方法能够自动筛选平滑自然地物刃边,并且对同种地物边缘能够提取多组MTF参数并加以统计减少偶然误差,抗噪能力更强,能够更加稳定、高效地提取高分影像MTF.
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