[发明专利]基于变差函数的高分SAR新增建设用地提取软件

说明书

本软件目的是对高分辨率SAR影像进行新增建设用地的自动提取，属于图像识别的领域。软件基于变差函数的方法，能够自动准确提取高分SAR影像中的新增建设用地。该软件的主要步骤如下：第一、对输入的图像进行预处理(滤波)；第二、计算变差函数获得两幅影像的纹理特征；第三、计算两幅纹理特征影像的比值，构造差异图像；第四、对比值影像作阈值分割处理，生成一幅二值影像，即初步新增建设用地提取结果；第五、对二值影像作后处理，生成最终提取结果，并进行精度评价。本软件的提取精度经内部测试可达到80％以上，可应用于城市规划、拆迁补偿界定等建筑变化区域的检测等方面。

技术领域

本软件属于信息技术图像识别的领域，可用于提取不同时相的高分辨率合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)影像中新增加的建设用地。

背景技术

SAR以其全天时、全天候侦察和高分辨率成像的优势成为对地观测的重要手段之一。近年来，随着大量米级、亚米级高分辨率SAR图像的获取，基于SAR图像的城区环境研究成为当前SAR图像解译领域的重要课题之一。图像识别作为其中的关键环节，为城区土地利用情况调查、变化检测、地图绘制、灾害监测等专题解译提供了基础。目前，SAR图像识别以基于图像灰度分布模型的统计类方法和基于纹理分析的方法为主。城区存在大量建筑物等强散射目标，使得很多经典模型难以很好地拟合图像数据，导致统计类方法性能下降。此外，统计类方法大多采用逐像素分类方式，忽略图像的空间分布特性，分类结果存在明显的“椒盐”现象，进一步造成分类精度难以达到实用要求。纹理分析考虑了邻近像素间的空间信息而不仅是像素灰度信息，从而成为城区SAR图像识别的重要方法，变差函数法是近年来在遥感领域兴起的一种纹理分析的有效工具，广泛用于多光谱图像、DEM等遥感数据分类，在SAR图像的植被识别、建筑区提取等研究中亦得到应用。《信号处理》中《基于变差函数纹理特征的高分辨率SAR图像建筑区提取》首次将变差函数应用于高分辨率SAR影像的建筑区提取，取得了不错的效果。

变差函数用于纹理分析的常用计算方式是确定间距h、窗口大小w、计算方向，通过计算窗口w内所有间距为h的点对的半方差值，取平均作为窗口中心点的变差函数值，遍历全图即得到影像的变差函数特征图。一方面，窗口内中心元素的变差函数值是由窗口内所有距离是h的点对的半方差值取平均而得，这种取平均的计算方法很容易受噪声、孤立强反射点干扰，算法稳健性差；另一方面，由于以往的方法中参数确定只依靠经验，参数如果选取不当，对结果影响大，稳定性不高。

此外，SAR影像斑点噪声严重影响提取结果的精度。目前大多SAR图像斑点抑制滤波研究是针对中低分辨率的图像进行处理。传统的基于局部统计的自适应滤波器在处理中低分辨率的SAR图像时或者在不要求高分辨率的应用目的下，可以达到很好的去噪效果。但是对高分辨率SAR影像结构特征的保持能力不够，无法满足实际应用需求。

作为高分辨率SAR影像的显著特征，其结构信息是SAR图像解译和信息提取的重要依据。 本发明将结构检测技术引入到传统滤波中，针对单极化高分辨率SAR影像，研发了基于结构检测的相干斑抑制滤波(SDBSF)，并根据变差函数计算方法所存在的弊端，提出一种稳健的改进型变差函数方法，该算法继承了变差函数和标准中值滤波方法的优点，同时也提出一种确定最优参数的方法。然后利用该方法进行建筑区纹理特征提取，自动提取不同实相新增建设用地。

发明内容

本发明的目的在于提出一种自动提取高分辨率SAR影像新增建设用地的方法，提高传统方法的检测精度。

为实现上述目的，本发明提出的完整方法为：

第一步、影像滤波

1-1)输入不同时相的高分辨率SAR图像

1-2)检测输入图像的尺寸是否相同

1-3)进行滤波处理(SDBSF)

第二步、改进变差函数提取新增建设用地