[发明专利]高分辨率SAR图像中桥梁目标的自动检测方法

摘要

本发明公开了一种高分辨率SAR图像中水上桥梁的自动检测方法，它涉及SAR图像处理技术领域，主要解决现有方法对背景复杂的图像、桥梁的大小和形状各不相同且灰度值上存在很大差异时不能准确检测桥梁的问题。其实现步骤为：首先采用基于疏散度的方法结合Canny边缘修正提取水域；再根据桥梁与水域的位置关系确定桥梁候选区；然后根据桥梁的几何特性进行直线检测去除伪桥梁区并在桥梁区对桥梁进行定位。该发明能够处理背景复杂的SAR图像，当桥梁的大小和形状各不相同，灰度值上也存在很大差异时，仍然能够有效的检测桥梁，并对桥梁进行精确定位，可用于对桥梁目标的自动检测。

主权项

1、高分辨率SAR图像中桥梁目标的自动检测方法，包括如下步骤：(1)采用迭代阈值对原始高分辨率SAR图像进行二值化，得到初始水域提取结果图；(2)设定尺寸为M×N的二值区块B的疏散度为：$P\left(B\right)=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}s\left(B\left(i\right)\right)+\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}s\left(B\left(j\right)\right)$其中，B(i)和B(j)分别表示B的第i行和第j列像素点的灰度值组成的序列，s(x)表示二值序列x中0和1之间跃变的次数；(3)选择初始水域提取结果图中的水域像素点7×7邻域的疏散度作为特征，采用模糊C均值进行重新分类，去掉分类结果图中的小面积水块，填充剩余水块中的孔洞，得到填充孔洞后的结果图；(4)将初始水域提取结果图分成32×32的子块，采用贝叶斯阈值将图像分为建筑物区和非建筑物区两类，得到分块分类结果；(5)根据分块分类结果，去掉填充孔洞后的结果图中完全位于建筑物区的水域区块，得到去噪后的水域提取结果图；(6)对去噪后的水域提取结果图采用Canny边缘修正水域边缘，得到最终的水域提取结果；(7)在水域提取结果图中利用桥梁与水域的位置关系检测桥梁候选区；(8)在桥梁候选区内利用Radon变换进行直线检测，去掉伪桥梁区；(9)去掉桥梁区内的水域像素点，剩余像素点即为桥梁像素点。