基于2D-DCT谱残差显著性的SAR图像建筑物检测算法

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1、单位代码号104753150645分类号TP75110475学硕士学位论文基于2D-DCT谱残差显著性的SAR图像建筑物检测算法学科、专业：计算机系统结构研究方向：空间数据处理申请学位类别：理学硕士申请人：赵虎指导教师：刘扬（副教授）二〇一八年六月SARImageBuildingDetectionAlgorithmBasedonResidualSignificantnessof2D-DCTSpectrumADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequire

2、mentsfortheDegreeofMasterofScienceByZhaoHuSupervisor:AssocProf.LiuYangJun,2018摘要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-DC

3、T)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

4、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。关键词：SAR，建筑物检测，谱残差，离散余弦变换，阈值分割IIIABSTRACTBuildingdetectionisthecoreproblemofhigh-resolutionremotesensingimageinformationextractionandapplication.Ithasimportantmil

5、itaryandcivilvalues.Militaryally,itcanbeappliedtothedetectionoftargetsinimportantbuildingsformilitarystrikesandpost-warassessments.Intermsofciviluse,itcanprovidereferenceforurbanlandplanning,mapmapping,andillegalinvestigation.SyntheticApertureRadar(SAR)imageshaveall-weather,all-dayimagingchara

6、cteristics.Inthispaper,thehigh-resolutionbuildingdetectionmethodisdeeplyanalyzed.Consideringthelimitationsofexistingresearches,suchasthelackofprecisioninbuildingdetectionandthepooradaptabilityofthemodel,atwo-dimensionaldiscretemethodisproposed.2DDiscreteCosineTransform(2D-DCT)spectralresiduals

7、ignificantbuildingdetectionalgorithm,andsegmentationofthedetectedbuildingarea.FurtheruseregionalSARdataforcomparativeexperimentsandanalysis.Theworkandresearchresultsdoneinthispaperareasfollows:(1)InordertodetectionbuildinginSARimages,ab