韩佳雪，汪西原*，2，张文坤

(1. 宁夏大学物理与电子电气工程学院，宁夏 银川 750021;2. 宁夏沙漠信息智能感知自治区重点实验室，宁夏 银川 750021)

1 引言

彩色遥感图像的颜色空间复杂、信息量大，且边缘亮度与色度差别较大，其边缘轮廓中包含的信息更多，对彩色遥感图像作精确的边缘检测有需求和实际意义。遥感图像中边缘细节信息和噪声相当于高频信号，纹理区域相当于中频信号，平滑区域像素值起伏不大，即为低频信号。常见的彩色图像边缘检测方法：一是基于梯度的图像边缘检测，包括传统边缘算子的扩展，如Sobel[1]、LOG[2]、Canny[3]、Prewitt等。但Prewitt算子适用于噪声低的图像，Sobel算子能够平滑噪声，但在一定程度上也对边缘产生较宽的响应，边缘定位不够准确，会出现漏检。LOG算子对噪声敏感，抗噪性能较弱，而Canny算子会出现边缘独立的情况。另外还包括通过形态学算子来求取梯度，王益艳[4]等人提出了一种联合K-means和形态学算子的图像边缘检测方法，通过该方法可以准确定位边缘，但无法剔除噪声对边缘的影响；二是基于彩色信息区分度的彩色图像边缘检测，孙玉红[5]等人为保留彩色图像中的更多信息，先利用色彩对比最大化的方法灰度化彩色图像，在此基础上再作边缘检测，该方法在实验中表现良好，不再简单的受制于传统的边缘定义[5]，但该方法的抗噪性有待提高；三是可以将原始彩色图像所在的颜色空间转换为更适合图像处理属性的另一种颜色空间，再作边缘检测。……