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1、小波變換理論是近幾十年迅速發(fā)展起來(lái)的新興理論。它蘊(yùn)含了豐富的數(shù)學(xué)理論知識(shí)并作為有應(yīng)用前景的數(shù)學(xué)工具,已被廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、圖像分析、模式識(shí)別等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。經(jīng)典的圖像邊緣檢測(cè)算法存在噪聲抑制和邊緣定位精度之間的矛盾。而小波變換具有良好的時(shí)頻局部化特性和多尺度分析能力,適合檢測(cè)突變信號(hào),所以基于小波變換的邊緣檢測(cè)算法可以有效的對(duì)圖像進(jìn)行去噪和邊緣提取。本文充分發(fā)揮了小波變換在遙感圖像處理方面的潛能,特別是在奇異性檢測(cè)方面的優(yōu)勢(shì),應(yīng)用小波
2、變換檢測(cè)出一般檢測(cè)算子難以檢測(cè)到的邊緣。道路特征的自動(dòng)提取研究作為近幾年來(lái)一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題,本文以邊緣檢測(cè)作為突破口,圍繞道路的自動(dòng)提取展開(kāi)一系列研究,主要工作歸納如下: 1、詳細(xì)闡述了課題研究的背景,論述了道路提取的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)。 2、簡(jiǎn)要介紹了小波理論的基本概念和理論,并重點(diǎn)介紹了Mallat算法和墨西哥草帽小波變換。 3、詳細(xì)分析了中低分辨率影像上的道路特征,建立了道路網(wǎng)描述模型。提出了小波為主要工具融
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