[发明专利]基于图像超像素融合的建筑损毁检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于图像超像素融合的建筑损毁检测方法及装置，其中，该方法包括以下步骤：对至少一幅合成孔径雷达图像和至少一幅光学图像进行超像素分割及相互对应处理，以提取多幅建筑物损毁检测图像的超像素；根据多幅建筑物损毁检测图像的超像素并利用BBA逐个超像素描述每幅建筑物损毁检测图像中建筑物损毁的置信度；融合多幅建筑物损毁检测图像中相互对应的超像素的BBA，以获取最终建筑物损毁检测结果。该方法可以在合成孔径雷达图像和光学图像的分辨率存在较大差异时仍然能够进行建筑物损毁检测，具有较高的准确率和有效性，解决了应用场景的局限性问题。

技术领域

本发明涉及遥感图像融合目标检测技术领域，特别涉及一种基于图像超像素融合的建筑损毁检测方法及装置。

背景技术

超像素分割是近年来提出的一种新型的图像分割方法，可以将图像分割成一系列内部具有很强一致性的子区域，即超像素，和像素相比，超像素的形状和大小并没有严格的限制，这意味着超像素能够以一种灵活的方式表示遥感图像。信度分配函数(Basic BeliefAssignment，BBA)是一种专门用于信息融合的函数，其不仅能够描述数据所属类别的置信度，同时还可以评估置信度描述的可靠性。

相关技术中，如基于SAR图像和光学图像融合的建筑物损毁检测方法，通过分别提取SAR图像和光学图像中的地物特征，以像素作为图像的基本融合单元，统一输入到支持向量机(Support Vector Machine，SVM)等分类器中进行损毁建筑物的检测。该方法通过融合SAR和光学图像的特征，提高了损毁建筑物的检测率，缺点是只适用于SAR和光学图像分辨率差异不大的情况。由于采用了图像插值操作强制消除SAR图像和光学图像之间的分辨率差异，在SAR和光学图像分辨率差异较大时会引发图像失真及融合错误。

又例如基于变化检测和建筑物识别相结合的建筑物损毁检测方法。通过地震前后的SAR图像检测地物的变化区域，借助光学图像检测建筑物的位置信息，并通过图像插值和逐像素融合确认地震前后建筑物发生变化的区域，即建筑物发生损毁的区域。缺点是该融合方法对SAR和光学图像的分辨率差异比较敏感，在大差异分辨率下，图像插值会引发图像的变形和信息损失。

再如基于构造同质仿真图像的建筑物毁损检测算法。算法基于高分辨率震前光学图像和震后SAR图像的采集参数，仿真出震前SAR图像，进而构造出，通过进行震前仿真SAR图像和震后真实SAR图像之间的同质图像对比，检测建筑物的损毁区域。该方法能够直接检测异质图像之间的变化区域，缺点是对图像的分辨率要求较高，同时需要遥感图像的采集参数。

又如在相关技术中提出的分步融合光学图像和SAR图像的策略。通过光学图像检测建筑物是否发生损毁，再利用SAR图像在已检测到的损毁区域判断建筑物损毁的级别。该方法的优点是对建筑物损毁的情况进行了细分，缺点是仅能应用于光学图像和SAR图像均为高分辨率的情况。

在相关技术中，绝大部分的现有融合检测方法采用像素作为基本融合单位或者逐像素对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像和光学图像进行融合，当被融合的SAR和光学图像分辨率一致或差异较小时，以上融合检测方法并不需要图像插值或者采用图像插值但引发的图像失真较小，对融合结果的影响并不严重。但是，在SAR图像和光学图像分辨率差异较大时，这些方法中普遍采用的图像插值操作会引入严重的插值误差，进而造成图像失真，因此融合这些失真图像将引发融合错误并难以得到可靠的建筑物损毁检测结果。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种基于图像超像素融合的建筑损毁检测方法，该方法可以在合成孔径雷达图像和光学图像的分辨率存在较大差异时仍然能够进行建筑物损毁检测，具有较高的准确率和有效性，解决了应用场景的局限性问题。

本发明的另一个目的在于提出一种基于图像超像素融合的建筑损毁检测装置。