本书以作者近年来在遥感图像边缘检测技术方面的研究成果为主线，结合国内外相关发展动态，系统全面地介绍遥感图像边缘检测技术的基本理论和近年来的新方法、新成果。

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目录
前言 1
绪论 1
1.1 遥感基本概念 1
1.1.1 遥感的定义 1
1.1.2 遥感的分类 2
1.2 遥感信息获取 4
1.2.1 遥感平台 4
1.2.2 遥感传感器 5
1.2.3 航空遥感成像方式 5
1.2.4 航空遥感获取信息的特点 7
1.3 航空遥感图像边缘检测的意义 8
1.4 航空遥感图像边缘检测的国内外研究现状 12
2 航空遥感图像边缘检测基本原理与技术 15
2.1 边缘检测基本原理 15
2.2 边缘检测相关技术 16
2.2.1 非封闭边缘检测算法 16
2.2.2 封闭边缘检测算法 20
3 基于传统边缘检测流程的航空遥感图像非封闭边缘检测技术 27
3.1 引言 27
3.2 基于动态分块阈值去噪和改进的 GDNI 边缘连接的边缘检测算法 27
3.2.1 算法描述 27
3.2.2 算法流程图 28
3.2.3 候选边缘点的确定 28
3.2.4 动态分块阈值去噪 30
3.2.5 改进的 GDNI 的边缘连接算法 32
3.2.6 MATLAB 仿真实验结果与分析 33
3.3 基于纹理特征差异的边缘检测算法 37
3.3.1 航空输电线图像纹理特征分析 37
3.3.2 SWIFTS 算法描述 41
3.3.3 SWIFTS 算法流程图 42
3.3.4 SWIFTS 窗口宽度 β 的确定 44
3.3.5 MATLAB 仿真实验结果与分析 46
3.4 基于纹理特征和 Γ 分布的边缘检测算法 57
3.4.1 TGA 算法描述 58
3.4.2 TGA 算法流程图 60
3.4.3 TGA 算法中新参数？的理论作用分析 61
3.4.4 MATLAB 仿真实验结果与分析 63
4 基于区域特征的航空遥感图像封闭边缘检测技术 68
4.1 引言 68
4.2 Chan-Vese 边缘检测模型 71
4.2.1 Chan-Vese 的理论模型 71
4.2.2 Chan-Vese 模型的水平集能量最小化 72
4.2.3 MATLAB 仿真实验结果与分析 73
4.3 区域可扩展的变分水平集边缘检测模型（RSF） 75
4.3.1 区域可扩展数据拟合模型的定义 76
4.3.2 区域可扩展拟合的边缘检测能量模型的水平集定义 77
4.3.3 基于梯度下降法的能量最小化 78
4.3.4 MATLAB 仿真实验结果与分析 78
4.4 基于 Chan 的全局最小化主动轮廓边缘检测模型（GMAC） 81
4.4.1 Chan-Vese 能量模型求全局极小解问题的转化 82
4.4.2 Chan-Vese 能量模型的全局极小解的数字化实现 83
4.4.3 MATLAB 仿真实验结果与分析 83
4.4.4 Chan-Vese 模型、RSF 模型和 GMAC 模型这三种基于区域的主动轮廓模型的 性能分析 85
4.5 基于变分对偶规则和区域可扩展拟合的全局最小化主动轮廓边缘检测 模型 86
4.5.1 全局主动轮廓框架下的区域可扩展边缘检测模型 RSF-GAC 的定义 87
4.5.2 能量模型求全局极小解问题的转化 87
4.5.3 基于加权全变分对偶规则的快速能量最小化 88
4.5.4 MATLAB 仿真实验结果与分析 90
5 基于灰度不均匀性特征的航空遥感图像封闭边缘检测技术 103
5.1 引言 103
5.2 灰度不匀均性特征纠正的边缘检测算法 103
5.3 基于灰度不均匀性特征纠正的边缘检测新模型的构造 104
5.3.1 基于局部高斯拟合和灰度不均匀性纠正的边缘检测数学模型 104
5.3.2 引入边缘梯度特征构造的边缘检测新模型 LGF-IHC 107
5.3.3 LGF-IHC 模型的凸性转化 108
5.3.4 基于加权全变分对偶规则的快速能量最小化 109
5.3.5 MATLAB 仿真实验结果与分析 110
6 基于 PCA 优化纹理特征的航空遥感图像封闭边缘检测技术 123
6.1 引言 123
6.2 图像纹理特征提取的分类 123
6.2.1 基于统计的纹理特征提取 123
6.2.2 基于结构的纹理特征提取 124
6.2.3 基于信号的纹理特征提取 124
6.2.4 基于模型的纹理特征提取 124
6.3 基于 PCA 的纹理特征优化 125
6.4 基于 PCA-GMTD 模型的航空遥感图像边缘检测模型 127
6.4.1 PCA-GMTD 边缘检测模型的来源 127
6.4.2 PCA-GMTD 边缘检测模型的定义 128
6.4.3 能量模型最小化求解 129
6.4.4 MATLAB 仿真实验结果与分析 132
7 基于纹理特征分布的航空遥感图像封闭边缘检测技术 150
7.1 引言 150
7.2 半局部纹理特征及其分布 152
7.3 基于 STD-GMAC 模型的航空遥感图像边缘检测模型 153
7.3.1 STD-GMAC 边缘检测模型的来源 153
7.3.2 STD-GMAC 边缘检测模型的定义 154
7.3.3 STD-GMAC 边缘检测模型的快速求解 154
7.3.4 MATLAB 仿真实验结果与分析 156
参考文献 166
附录 Rec 和 Var 的 GLCIA 实现 177