【正文】
例如,可以采用文獻(xiàn) [13]的多尺度方法 來進(jìn)行輸入圖像的預(yù)處理;采用空間定位方法,用來替代 ASF方法中的單一定值 方法進(jìn)行濾波。但是,這個初步試驗僅僅是在一個場景中處理圖 像間的差異性。兩幅圖像間的線差異越大,圖像輪廓梯度值就越高, 獲得與實際吻合的結(jié)合線的可能性就越大。圖 2所示是由計算機(jī)計算得出的判 斷劃分線質(zhì)量的結(jié)果。測試區(qū) 域是 1025 1025像素,通過形態(tài)學(xué)上的濾波方法產(chǎn)生一系列圖像進(jìn) 行接合線的劃分。我們對濾波是提高還是降低了結(jié)合線劃分的結(jié) 果感興趣。這種方法對于整體 差別不是很顯著的圖像同樣有效。本文采用的方法目的是為了實現(xiàn)定量上判 斷的目標(biāo),并且不對原始圖像做任何改變。 形態(tài)學(xué)上的圖像融合算法步驟 算法的規(guī)則 圖一所示為應(yīng)用形態(tài)學(xué)的方法處理衛(wèi)星 Landsat在 2021年獲得的 838幅歐洲圖像的效果。技術(shù)中的關(guān)鍵部分是一個區(qū)域增長程序,由一些在無圖像 重疊的區(qū)域找到的種子初始化實現(xiàn)。結(jié)果證明,基于形態(tài)學(xué)的圖像合成算法對接合線的劃分效果能夠與人工判斷的效果媲美。這種算法是專門用于自動地處理非常大的圖像數(shù)據(jù),拼接效果令人滿意。這個通常稱為圖像合成,如果結(jié)果是一幅單一的圖像,則可以叫做圖像拼接。圖形合成中最關(guān)鍵的步驟是如何確定重疊區(qū)域的接合線。為了減少人工目視對結(jié)合線的檢測,也為了使接縫過渡平滑,結(jié)合線應(yīng)該是沿著圖像中物體的輪廓而不是穿過物體。但與此同時,實驗證明要想在在數(shù)量上定義 ” 最佳 ” 接合線是十分困難的。 The region growing procedure, a morphological watershed algorithm , is constrained by a gradient image at high gradient values. By basing the