[發明專利]基于證據理論算法的SAR圖像中檢測建筑物方法

有效

• 申請號: 201710263958.3
• 申請日: 2017-04-21
• 公開（公告）號: CN107122728B
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 侯彪;焦李成;趙岐;王爽;馬晶晶;馬文萍;馮婕;張小華
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 田文英;王品華

一種基于證據理論算法的SAR圖像中檢測建筑物的方法，其實現步驟為：(1)輸入圖像；(2)對輸入的一幅含有待檢測建筑物的合成孔徑雷達SAR圖像進行濾波；(3)獲取顯著圖像；(4)獲取500個注意焦點；(5)分割濾波后的圖像；(6)計算每個連通區域的可信度；(7)判斷每個連通區域的可信度是否大于0.5，若是，則執行步驟(9)，否則，執行步驟(8)；(8)刪除連通區域；(9)輸出最終檢測結果。本發明采用判斷每個連通區域的可信度，克服了過于依賴角線檢測結果的準確度問題，具有提高檢測精度的優點。可應用于高分辨率SAR圖像中的建筑物的檢測和識別。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，更進一步涉及目標識別技術領域中一種基于證據理論算法的合成孔徑雷達SAR(Synthetic Aperture Radar)圖像中檢測建筑物的方法。本發明可應用于高分辨率SAR圖像中的建筑物的檢測和識別。

背景技術

SAR圖像中的建筑物檢測是SAR圖像解譯的重要內容，因此許多學者都針對該問題提出了不同的解決方法。根據SAR圖像中信息的利用方式，SAR圖像中的建筑物檢測方法可分為基于紋理特征的方法，基于統計特征的方法和基于融合紋理特征和統計特征的方法。

A Ferro等多人在其發表的論文“Automatic Detection and Reconstruction ofBuilding Radar Footprints From Single VHR SAR Images”(Transactions onGeoscience and Remote Sensing，2013)中公開了一種基于對基礎特征逐級驗證的SAR圖像中建筑物檢測的方法。該方法首先對建筑物成像模型進行2維重建，然后通過驗證SAR圖像中建筑物的基礎特征來進行逐級決策判定，最終得到建筑物的檢測結果。該方法雖然利用SAR圖像中建筑物的多種基礎特征進行逐級判定，使檢測結果更為準確。但是該方法仍然存在的不足是，該方法沒有對相干斑噪聲進行抑制，使檢測結果容易受到相干斑噪聲的影響，從而導致錯檢、漏檢情況嚴重。

Su等多人在其發表的論文“A building detection algorithm based onfeature fusion in high resolution SAR images”(Acta Geodaetica EtCartographica Sinica,2014)中公開了一種基于視覺模型和多特征融合的SAR圖像中建筑物的檢測方法。該方法首先利用視覺注意模型對SAR圖像進行處理，得到感興趣區域，然后在感興趣區域中提取建筑物的底層特征，最后根據提取到的底層特征逐級判定得到最終的檢測結果。該方法雖然提取多種SAR圖像中建筑物的多種基礎特征，使檢測的結果更加準確。但是該方法仍然存在的不足之處是，該方法過于依賴感興趣區域提取的精確度，使得檢測結果容易受到其他人工目標的干擾，從而導致錯檢、漏檢情況嚴重。

中國空間技術研究院在其申請的專利文獻“一種基于高分辨率SAR圖像的城市地區建筑物檢測方法”(專利申請號：201610109494.6，公開號：105787450A)中公開了一種基于角線檢測和一維能量譜的SAR圖像中建筑物的檢測方法。該方法首先通過閾值分割提取SAR圖像高亮區域進行角線檢測，接著通過角線和二次散射線確定墻面疊掩區域并分離，然后對分離出的疊掩區域的紋理特性進行分析，轉化成以角度為變量的一維能量譜，并找出能量譜最大值對應的角度，最后，以該角度為90°±3°作為建筑物判定為真的原則進行判定。該方法雖然綜合利用圖像亮度、幾何形狀、紋理特性等信息，使檢測的結果更加準確。但是該方法仍然存在的不足之處是，該方法過于依賴角線檢測結果的準確度，難以檢測出圖像中尺寸較小的建筑物，從而導致漏檢情況嚴重。

發明內容

本發明的目的在于克服上述已有技術的不足，提出了一種基于證據理論算法的SAR圖像中檢測建筑物的方法。本發明與現有技術中其他合成孔徑雷達SAR圖像中檢測建筑物技術相比，計算復雜度低，并且能夠很好的克服由于受到相干斑噪聲的影響，過于依賴感興趣區域提取的精確度與過于角線檢測結果的準確度造成的錯檢、漏檢情況嚴重的問題，提高了檢測精度。