基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法
专利汇可以提供基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别 算法 。其算法步骤为：根据 传感器 类型确定影像分割比例因子和逻辑掩膜分割尺度；寻找并计算、筛选空间自相关结构指数特征和灰度共生矩阵纹理特征；根据掩膜尺度对空间特征指数和纹理信息进行逻辑掩膜；利用数学形态学操作过滤掩膜结果；将过滤的结果进行初步逻辑聚类，并寻找明显建筑区域；根据初步寻找的结果，再次逻辑聚类并结合数学形态学重建算法，更新完善明显建筑区域，并通过数学形态学剖面重建，最终精确获取建筑信息识别结果。本发明最大化挖掘数学形态学与逻辑聚类对SAR影像建筑识别的能 力 ，能够提高建筑信息的最终识别 精度 。，下面是基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法专利的具体信息内容。
1.基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法，其特征在于，其具体步骤为：
(1)输入SAR遥感影像数据：算法支持输入合成孔径雷达遥感影像类型多样，星载SAR传感器获取的遥感影像和无人机载SAR传感器获取的遥感影像均可；
(2)根据传感器类型确定影像分割比例因子和逻辑掩膜分割尺度；
(3)寻找并计算、筛选空间自相关结构指数特征和灰度共生矩阵纹理特征；
(4)根据掩膜尺度对空间特征指数和纹理信息进行逻辑掩膜，并利用数学形态学操作过滤掩膜结果；
(5)将过滤的结果进行初步逻辑聚类，并寻找明显建筑区域；
(6)根据初步寻找的结果，再次逻辑聚类并结合数学形态学重建算法，更新完善明显建筑区域；
(7)计算研究区域的空间纹理特征，对空间纹理信息进行逻辑掩膜和数学形态学滤波，并将滤波结果与第(5)步获取的初步信息进行逻辑与或融合；
(8)对逻辑与或结果进行密度分割；
(9)对密度分割结果进行数学形态学连通操作，并进行逻辑与或融合，更新明显建筑区域结果；
(10)对两次提取的建筑信息进行逻辑聚类和融合，并通过数学形态学剖面重建，获取最终建筑信息识别结果；
使用的星载SAR遥感原图像，对地观测卫星ALOS的相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR)传感器数据，不受云层、天气和昼夜影响，可用于全天时全天候陆地观测，极化方式为HH，空间分辨率为10m，同时利用无人机载SAR数据进行验证，无人机载MINI SAR传感器为条带式SAR数据获取方式，成像带宽，300～2000m，空间分辨率0.3m ； 成像频率为ku波段。
2.根据权利要求1所述的基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法，其特征在于，所述步骤(2)中输入的空间自相关特征是针对步骤(1)所输入的高分辨率SAR遥感影像，经过局部空间自相关统计计算获得的局部空间特征因子，能够初步识别建筑区域。
3.根据权利要求1所述的基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法，其特征在于，所述步骤(3)中输入的地物纹理信息是基于灰度共生矩阵GLCM统计计算得到，GLCM纹理是对空间关联特征的有效补充，算法中能够对初步识别的建筑区域进一步优化，提高识别精度。
4.根据权利要求1所述的基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法，其特征在于，所述步骤(4)中分别提取与建筑类型高度正的自相关区域和负的自相关区域方法；
提取过程中用到的数学模型可表述为如下公式：
公式(1)中，xi是空间单元i的属性值，wij为空间权矩阵，代表空间单元i和j之间的影响程度；Ii是MORAN指数，取值范围为[-1，1]，正值表示该空间单元与邻近单元的属性值相似，空间自相关性是正相关；负值表示该空间单元与邻近单元的属性值不相似，空间自相关性是负相关；0表示没有空间相关属性；
公式(2)中，Ci是GEARY指数，取值范围一般为[0，2]，GEARY＝1代表空间无关，小于1为空间正相关，大于1时为空间负相关，当GEARY＝2时有很强的空间负相关；因此可以用来鉴定像元与邻近像元空间相似度；
公式(3)中，Gi表示GETIS空间指数，是基于距离权矩阵的局部空间自相关指标，能探测高值聚集和低值聚集，wij是单元i和单元j之间的距离权，正的GETIS表示单元邻居的观测值高，负的GETIS表示单元邻居的观测值低；
移除孤立小面积对象，并使用数学形态学填充对有意义的对象进行增长计算；算法中阈值分割和数学形态学填充用到数学模型为：
公式(4)、(5)表示B对A的腐蚀和膨胀操作用集合论的表述，是数学形态学滤波填充操作的基础，对于测量腐蚀和膨胀的数学模型如公式(6)和(7)所示，公式中S为标记图像，T为模板图像；当n＝0时，D(S)＝S,E(S)＝S，因此通过迭代可以实现测量腐蚀和膨胀的数学形态学重建；由于雷达图像中人工建筑具有聚集性和不连贯性，利用图像交集运算提取的特征区域更有利于建筑区的识别。
5.根据权利要求1所述的基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法，其特征在于，所述步骤(5)和(6)中得到的GETIS-ORD特征作为模板，进行数学形态学重建开闭所用到数学模型为：
通过迭代来完成数学形态学填充、掩膜提取建筑区域。
6.根据权利要求1所述的基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法，其特征在于，所述步骤(7)和(8)中将SAR影像中利用灰度共生矩阵提取的纹理特征进行交集运算，并与空间相关特征提取的正、负相关区域交集，充分利用灰度共生矩阵纹理和空间自相关特征纹理各自的优势，提高地类识别精度。
7.根据权利要求1所述的基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法，其特征在于，所述步骤(9)和(10)将不同纹理提取的建筑区域进行融合，并进行迭代筛选，获取最终建筑识别结果。
基于纹理分割融合的雷达遥感影像人工建筑识别算法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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