随着SAR的发展,SAR图像边缘检测算法已成为研究热点。其中最具代表性的均值比检测器以其较好的方向性赢得了研究者的广泛关注。但是,均值比检测器仍存在以下问题:由于均值比检测器采用等权重计算局部均值,导致检测结果中存在高频噪声;检测过程中在抑制噪声和虚假边缘的同时,对比度低的真实边缘也会得到抑制,导致检测结果出现边缘丢失或边缘断裂等问题;阈值选择是通过反复实验手动调参实现,导致得到的阈值很可能不是最佳的,从而对检测结果产生影响。针对以上问题,本文提出基于GGS和边缘补偿的SAR图像边缘检测(GGSEC)算法和基于ROEWA的自适应阈值边缘检测(DROEWA_IOtsu)算法,具体介绍如下:(1)GGSEC算法采用权重变化的GGS窗口计算局部均值,降低了检测结果中的高频噪声;同时引入边缘补偿方法,有效解决了边缘检测结果出现的边缘丢失和边缘断裂的问题。GGSEC算法的流程如下:首先,使用GGS检测方法计算局部均值和边缘方向;其次,分别计算边缘强度指标和边缘强度比确定强边缘像素和弱候选边缘像素集合;然后,对所有的弱候选边缘使用边缘补偿算法进行增强处理;最后,使用非极值抑制和滞后阈值进行边缘定位。GGSEC算法在抑制虚假边缘之前,使用边缘补偿方法对弱候选边缘进行增强处理,有效地解决了边缘的丢失及边缘断裂问题,尤其是弱边缘的丢失。为了验证GGSEC方法的有效性,使用ROC曲线对GGSEC方法进行评估,并通过多组实验对比验证了GGSEC算法在合成SAR和真实SAR图像上的有效性。(2)DROEWA_IOtsu算法采用权重变化的ROEWA算子计算局部均值,降低了高频噪声;同时给出边缘方向的计算方法,解决了ROEWA算子无法确定边缘方向的问题;并使用自适应阈值法计算最优阈值,避免了手动选择阈值过程。该算法主要特点是不需要借助方位估计器或方位模板计算边缘方向,且不需要手动调整阈值大小。DROEWA_IOtsu算法的主要工作体现在以下两点:通过理论证明对ROEWA算子的比值进行重新定义,提出了DROEWA算子,并给出边缘方向的计算方法,解决了ROEWA算子在边缘检测过程中无法确定边缘方向的问题;结合最优阈值的自身特性对Otsu方法进行改进,得到了IOtsu阈值选择方法,并给出了最优阈值的计算方法,有效解决了边缘检测过程中手动调参选择阈值的问题。使用ROC曲线对DROEWA_IOtsu算法进行评价,并通过和多组实验对比验证了DROEWA_IOtsu算法在合成SAR和真实SAR上的有效性。