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Improved ROEWA SAR Image Edge Detector Based on Curvilinear Structures Extraction

机译：基于曲线结构提取的改进的Roewa SAR图像边缘检测器

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By introducing curvilinear structures extraction (CSE) instead of watershed algorithm (WA) or nonmaximum suppression (NMS) to edge strength map (ESM), an improved ratio of exponentially weighted averages (ROEWA) edge detector with better capacity for weak edges detection is proposed to extract smooth edges and edge direction of synthetic aperture radar (SAR) images. Using the ROEWA, the ESM is calculated. Then the CSE algorithm is employed to extracted edges, by acquiring eigenvectors and eigenvalues of the Hessian matrix, the improved ESM (IESM) is obtained, which ensures the good weak edge detection capacity and smoothness of edges. Experimental results on simulated and real SAR images show that the improved ROEWA based on CSE attains better performance than the one using WA or NMS.
机译：通过引入曲线结构提取（CSE）代替流域算法（WA）或非最大抑制（NMS）到边缘强度图（ESM），提出了具有更好的弱边缘检测容量的指数加权平均（ROEWA）边缘检测器的提高比率。提取合成孔径雷达（SAR）图像的平滑边缘和边缘方向。使用ROEWA，计算ESM。然后，通过获取Hessian矩阵的特征向量和特征值来利用CSE算法来提取边缘，获得改进的ESM（IESM），这确保了良好的弱边缘检测能力和边缘的平滑度。模拟和真实SAR图像上的实验结果表明，基于CSE的改进的荣华，比使用WA或NMS的性能更好。

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