综合Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取

建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取。本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达92%,提取效果明显得到了优化。     

利用纹理融合与广义高斯模型的高分辨率SAR影像变化检测

为了充分利用高分辨率SAR影像的纹理特征,提出一种纹理信息融合与广义高斯模型相结合的SAR影像变化检测方法。通过灰度共生矩阵计算影像的纹理特征进而构造纹理差异影像,利用离散平稳小波变换,融合灰度差异影像和纹理差异影像。然后利用广义高斯模型进行统计建模,估计融合后差异影像上变化类和未变化类的概率分布,利用KI阈值准则获取最佳分割阈值,实现多时相SAR影像的非监督变化检测。选取两组TerraSAR-X数据进行实验,结果表明融合纹理信息与广义高斯模型的变化检测方法可行,其中融合逆差距纹理信息的检测性能最优。