高分辨率SAR影像形态学层级分析的建筑物检测

摘要：

目的 现有基于结构分析的高分辨率SAR影像建筑物检测方法,只考虑了直线和L形结构建筑物,并且依赖建筑物高亮线条处阴影区作为建筑物识别的主要特征;当处于复杂场景时,阴影区受制于背景较暗或建筑物密集而无法准确得到,导致建筑物检测误差大、检测率低.针对上述问题,提出一种基于形态学层级分析的高分辨率SAR影像无监督建筑物检测算法.方法 该方法基于单幅单极化高分辨率SAR影像,首先利用改进的形态学交替滤波算子有效抑制其固有的斑点噪声,大大剔除了同质区背景噪声的干扰;然后利用层级分析形态学差分属性断面算法来实现对SAR影像建筑物的几何结构特征的提取;最后结合特征融合和属性阈值分割等后处理步骤得到复杂场景下建筑物提取信息.结果 将上述方法在建筑物密集的城区SAR影像中实验,通过与其他方法对比分析,具有检测率高、误差小的特点,准确率和召回率分别为95.38％、86.31％,并对降低虚警率方面有明显的优势.结论 将形态学交替滤波与形态学属性滤波的改进与结合,在对不同走向、尺寸和形状的高密度建筑物检测中具有较好的适应性.

关键词：建筑物检测、层级分析、形态学属性滤波、影像去噪、高分辨率SAR

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分类号：TN957.52

资助基金：中国科学院"一三五"规划项目课题Y3SG1100CX;高分重大专项项目Y4D00100GF;高分重大专项课题Y4D0100038

在线出版日期：2015-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1517-1525