利用GLCM纹理分析的高分辨率SAR图像建筑区检测

摘要：

根据高分辨率SAR图像上建筑区的影像特征,提出了基于灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence Matrix,GLCM)纹理分析的建筑区提取方法,该方法由初步定位和边界调整2个步骤组成,均遵循特征计算、基于Bhattacharyya距离的特征选择和KNN分类流程,所不同的是2个步骤中分别采用了逐块和逐点计算纹理特征的方式以兼顾纹理分析的效率和准确性.文中对不同SAR传感器获取的图像进行了实验.实验结果表明,选用具有最大Bhattacharyya距离值的3或4个特征可以获得较好的初步定位结果,建筑区的检测率超过80%,虚警率低于10%;随着边界调整的进行,检测到的建筑区边界逐渐接近于真实边界.实验结果验证了该算法的有效性.

关键词：纹理分析、灰度共生矩阵、合成孔径雷达、建筑区检测、特征选择

所属期刊栏目：13

分类号：TN957

资助基金：国家自然科学基金60772045和40801179

在线出版日期：2009-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：475-490