基于2D-DCT谱残差显著性的SAR图像建筑物检测算法

发布时间：2020-10-13 18:35

　　 建筑物检测是高分辨率遥感图像信息提取与应用的核心问题,具有重要的军用和民用价值。在军事上,可以应用于重要建筑物的目标检测,用于军事打击以及战后评估等。在民用方面,可以对城市土地规划、地图制图以及违建查处方面提供参考。SAR图像具有全天候、全天时的成像特点。本文对高分辨率建筑物检测方法进行了深入分析,考虑到现有的研究存在不同程度的局限性,例如建筑物检测精度的不足,模型的适应性差等问题,提出了一种基于二维离散余弦变换(2D-DCT)谱残差显著性的建筑物检测算法,并对检测出的建筑区域进行了分割。进一步利用不同地区SAR数据进行对比实验和分析。本文所做的工作与研究成果具体如下:(1)针对SAR图像建筑物检测需求,设计了基于DCT谱残差显著性检测算法。利用谱残差显著性检测算法可检测SAR图像中建筑区边缘特征,但对整个建筑区中间部分会出现空洞现象,检测效果往往不理想。本文提出了基于2D-DCT的显著性检测,该算法能有效的检测出SAR图像中建筑区与非建筑区,对检测出的建筑区进行标注,初选出建筑区所在位置。(2)在初步提取的建筑区基础上,提出了一种基于阈值迭代的图像分割算法。为实现建筑区的有效分割,便于后续对建筑物信息进行提取工作,本文提出了一种基于阈值迭代计算的分割方法。利用多次迭代,不断逼近合理阈值,选取最佳分割阈值,可有效提高建筑区域检测精度。本研究可进一步用于基于遥感图像估算的城市容积率的计算、城市人口密度等相关应用,对于提升高分辨率SAR图像有效信息提取具有重要意义。
【学位单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN957.52
【部分图文】：

相对应的可见光图像作为参考对象，如图 3-2 所示。分别人区，如图 3-3 所示。图像二为 2015 年开封地区全覆盖图，23，大小为 10.8M，分辨率为 10 米。(B)图为开封地区全覆盖封地区具有代表性建筑区域，分别为河南大学金明校区(a)，九鼎颂园小区(c)如图 3-4 所示。然后在谷歌地球上分别找到光图像作为参考，如图 3-5 所示。分别人工标注三个所选地。

昌平地区SAR图像实验数据（局部）

(a)中国政法大学(可见光) (b)绿城阳光小区(可见光) (c)龙湖香堤别墅区(可见光)图 3-2 昌平地区对应可见光图像数据（局部）(a)中国政法大学(标记) (b)绿城阳光小区(标记) (c)龙湖香堤别墅区(标记)图 3-3 昌平地区建筑区人工标注（局部）aab
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本文编号：2839546