基于Clifford代数的多光谱图像边缘检测

为了充分利用多光谱图像不同图层之间的关联性,采用Clifford代数描述多光谱图像.在Clifford代数空间中,定义了多光谱图像的Clifford微分与Clifford梯度.在此基础上,提出了一种新的多光谱图像边缘检测与融合算法.该算法首先计算出各像素点的Clifford梯度,进而得到Clifford梯度范数;然后以此为依据,判断像素点是否为边界点,从而得到多幅边缘检测图像;最后,将这些图像融合,便可得到最终的边缘图像.与基于最大熵的多光谱图像边缘检测算法的比较结果表明,算法由于利用了多光谱图像不同图层之间的关联性,因而可以更好地保留边缘信息,获得更完整的边缘检测效果.

基于Clifford小波的遥感影像边缘检测

基于遥感影像结构在方向尺度层面的分解,计算各像素点的Clifford梯度并建立Clifford梯度函数,以此为依据,判断像素是否为边界点,从而得到多幅边缘检测影像。最后将这些边缘影像融合,便可得到最终的边缘检测影像。此方法充分的利用了多光谱影像图层之间的关联性,克服了多维信息难以统一、表达与运算的局限,边缘检测效果优于常用的Sobel与Candy算法。