تعیین لبه در داده GPR با استفاده از الگوریتم Canny

پذیرفته شده برای پوستر XML
کد مقاله : 2075-NIGS
نویسندگان
دانشکده علوم زمین دانشگاه تحصیلات تکمیلی و فناوری پیشرفته کرمان
چکیده
بیشتر روشهای تعین لبه براساس بکارگیری حوزه مکان فرکانس هستند که به طور شدیدی به نوفه حساس هستند و عملکرد آنها با افزایش نوفه کاهش میابد. با توجه به عملکرد موفقیت آمیز الگوریتم Canny در داده GPR، این عملگر به عنوان بهترین تعیین کننده لبه شناخته شده است. هدف این تحقیق تعین لبه در اشیا مدفون در زیر زمین از جمله لوله های PVC است است. در این مقاله از داده های غیر تهاجمی GPR استفاده شده است و برای هماهنگی بهتر با سیگنالهای ناپایا، تبدیل موجک À trous به کارگرفته شده است.
در داده مصنوعی، این الگوریتم توانست رویدادها و ناهنجاریها را بخوبی و با دقت بالا تعین کند بخصوص در اشکالی با سطح مقطع دایروی مانند لوله های pvc. و با اعمال روش بر روی داده های حقیقی قدرت این روش در یافتن موارد مدفون در زیر زمین بخوبی اثبات شد.
کلیدواژه ها
 
Title
GPR data edge detection based on Canny algorithm
Authors
Zahra Sadeghi
Abstract
Most recent image edge detection methods are based on exploiting spatial high-frequency to localize the boundaries and image discontinuities. These approaches are strictly sensitive to noise and also their performance decrease with the increase in noise level. Due to the successful use of the Canny operator in GPR data, the Canny operator is recognized as the most desirable edge detection algorithm. The purpose of this work is to find edges of subsurface objects such as PVC pipes with the Canny operator using the non-destructive evaluation technique of GPR and utilizing À trous wavelet transform to be well suited for non-stationary data. In synthetic data, this algorithm detects the events and anomalies with high accuracy, especially for PVC pipes that are spherical in shape. On the other side, operating on real data proved the power of this method in detecting buried objects.
Keywords
Ground penetrating radar (GPR), Edge detection, Canny operator