[发明专利]一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路信息提取方法

说明书

本发明公开了一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路目标提取方法，通过SAR传感器获取待处理的n(n≥2)幅多时相单视复数SAR图像，然后进行多视处理、图像配准、辐射校正、平滑滤波图像预处理操作，从平滑滤波图像中提取出后向散射信息，然后利用path closing和阈值分割的方法从平滑滤波图像中获取道路候选点，再根据配准图像以及后向散射系数图像，采用基于聚类方法的相干系数估计方法提取相干系数，然后结合后向散射系数和相干系数，采用支持向量机(SVM)方法从道路候选点中提取道路目标，最后再次利用path closing方法剔除孤立点和短目标，得到最终的道路分布图。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更为具体地讲，涉及一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路信息提取方法。

背景技术

星载合成孔径雷达(SAR)系统每天能够获得大量高质量的对地观测图像。在这些SAR图像中，道路作为一种典型的人造地物，是构成现代交通体系的主要部分，也是地图和地理信息系统(GIS)中主要的记录和标识对象。道路目标信息提取研究具有重要的地理、经济、军事意义。特别是在应急救灾过程中，能在复杂地形、恶劣天气的情况下实时获取道路交通的基本信息和状况就显得尤为重要。此外，道路交通设施分布极广，且每年变化较大，人工地面调查方式虽然准确，但需耗费大量的人力物力，实施难度大。更重要的是，这种方式不能作为一种经常性的调查手段，而SAR则提供了一种更为高效的手段。目前，高质量的SAR图像一景可以涵盖数十平方公里面积范围，具有覆盖面广、信息量大、可重复使用、便于计算机分析存储、快速经济等优点。更重要的是，SAR具有全天时、全天候工作的优点，弥补了光学遥感图像容易受天气、光照影响的缺点。

尽管SAR具有许多优势且应用前景广泛，但目前对SAR图像数据的解译仍有许多待解决的难题。目前，尚无一套通用的SAR图像道路信息提取方法。基于单时相SAR数据的道路提取方法仅仅利用了SAR图像的幅度信息，通过一些线特征的局部检测方法进行道路初步提取，再对初步提取结果进行全局连接，实现道路目标信息的提取。但是，由于道路、水体以及阴影等在SAR图像上具有相似的幅度特征，基于单时相SAR数据的道路提取方法往往难以将其区分。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路信息提取方法，利用道路在SAR图像中的特征，实现大面积区域道路信息提取，具有效率高、成本低特点。

为实现上述发明目的，本发明一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、图像采集及预处理

在同一目标区域获取不同时相的n(n≥2)幅原始单视复数SAR图像；

对n幅原始单视复数SAR图像进行多视处理和图像配准，得到n幅初始SAR图像；再对n幅初始SAR图像进行辐射校正、平滑滤波处理，得到n幅标准SAR图像；

(2)、从标准SAR图像中提取后向散射系数图像

按照如下公式，计算n幅标准SAR图像中每个像素点的后向散射系数；

其中，表示第i幅标准SAR图像中第j个像素点的后向散射系数，表示第i幅标准SAR图像中第j个像素点的像素值；

对n幅标准SAR图像中每个像素点的后向散射系数取算数平均，得到一幅后向散射系数图像I_σ；

(3)、从标准SAR图像中提取道路候选点图像

(3.1)、利用gamma变换对每幅标准SAR图像进行增强处理，得到n幅增强图像S；