[发明专利]一种基于显著性分析和背景先验的SAR图像居民区检测方法

摘要

本发明公开一种基于显著性分析和背景先验的SAR图像居民区检测方法，属于遥感图像处理及图像识别技术领域。实施过程包括：1)对输入SAR图像进行基于纹理特征的显著性分析，得到显著图；2)计算输入SAR图像超像素级别的背景先验，并计算超像素的平均强度，得到背景先验图；3)将显著图分割为二值化的初始掩膜，并将背景先验图和初始掩膜结合，利用面积‑周长比与直方图差异两个指标，筛选出背景杂波；4)在初始掩膜中去除背景杂波，得到居民区掩膜，将输入SAR图像和居民区掩膜进行逻辑与操作，获得精确的居民区；本发明实现了SAR图像居民区信息的快速、准确检测，具有不依赖先验知识、计算复杂度低等优点，可用于土地规划及城乡建设等领域。

主权项

1.一种基于显著性分析和背景先验的SAR图像居民区检测方法，在该方法中，首先将SAR图像分割为大小相等且互不重叠的矩形图像块，计算每个图像块的傅里叶幅度谱，并利用k‑means聚类算法生成显著图；然后对输入SAR图像进行超像素分割，判断每个超像素是否属于背景，并通过计算超像素的平均强度得到背景先验图；最后将显著图与背景先验图结合，利用面积‑周长比与直方图差异两个指标，去除背景杂波，获得精确的居民区检测结果，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对输入SAR图像进行显著性分析，即首先将输入SAR图像分割为大小相等且互不重叠的矩形图像块，然后计算每个图像块的傅里叶幅度谱，从而得到图像块的幅度谱向量，最后利用k‑means聚类算法对傅里叶幅度谱向量进行聚类，生成显著图；步骤二：生成输入SAR图像的背景先验图，即首先对输入SAR图像进行超像素分割，然后找出属于背景的超像素，最后通过计算超像素的平均强度，生成能够反映SAR图像显著性的背景先验图；步骤三：将显著图与背景先验图结合，利用面积‑周长比与直方图差异两个指标筛选出背景杂波，即首先利用最大类间方差法分割显著图，得到二值化的初始掩膜，然后，将在初始掩膜中为前景，但是在背景先验图中为背景的区域视为候选杂波，最后利用面积‑周长比与直方图差异两个指标，筛选出背景杂波；步骤四：在步骤三所获得的初始掩膜中去除背景杂波，得到居民区掩膜，然后对输入SAR图像和居民区掩膜进行逻辑与操作，得到精确的居民区检测结果。