專利名稱：基于空間貼近度和像素相似性的sar圖像變化檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及SAR圖像變化檢測(cè)，可以用來解決SAR圖像變化檢測(cè)領(lǐng)域中檢測(cè)精度不高的問題，適用對(duì)多種復(fù)雜SAR圖像提高SAR圖像變化檢測(cè)的精度。
背景技術(shù)：
合成孔徑雷達(dá)SAR是現(xiàn)代遙感領(lǐng)域的一項(xiàng)突破性技術(shù)，成為獲取信息的一個(gè)重要手段。隨著SAR技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，及SAR系統(tǒng)的分辨率的不斷提高，使得SAR系統(tǒng)具有了全天候、全天時(shí)及覆蓋面積大等優(yōu)點(diǎn)。不同時(shí)間同一場(chǎng)景的SAR圖像的獲得，使得通過 SAR圖像變化檢測(cè)技術(shù)提供目標(biāo)與場(chǎng)景實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息成為可能。SAR圖像變化檢測(cè)是遙感技術(shù)的主要應(yīng)用之一。通過對(duì)不同時(shí)間同一場(chǎng)景的各種圖像進(jìn)行對(duì)比分析，根據(jù)圖像之間的差異來得到人們所需要的地物或目標(biāo)的變化信息。變化檢測(cè)技術(shù)可以檢測(cè)出不同時(shí)期圖像灰度值或局部紋理之間的變化，在此基礎(chǔ)上獲得需要的目標(biāo)在形狀、位置、數(shù)量、及其它屬性的變化情況。然而，SAR圖像在具有上述優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，斑點(diǎn)噪聲影響是其應(yīng)用的一個(gè)主要瓶頸， 如何從SAR圖像自身特點(diǎn)出發(fā)，有效抑制斑點(diǎn)噪聲是SAR圖像實(shí)際應(yīng)用中必須考慮的一個(gè)問題。隨著計(jì)算機(jī)和遙感成像技術(shù)的不斷發(fā)展，SAR圖像變化檢測(cè)技術(shù)也在不斷提高和改進(jìn)中，在各國學(xué)者的努力下提出了以下幾種經(jīng)典的變化檢測(cè)算法圖像差值法其主要過程是將兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像對(duì)應(yīng)像素的灰度值相減得到差異影像圖。理論上，在得到的差值圖像上，差值為0或接近0的認(rèn)為是不變區(qū)域，不為0的認(rèn)為是變化區(qū)域。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于理論相對(duì)簡(jiǎn)單，容易理解和掌握。但是缺點(diǎn)也比較明顯，由于該方法主要通過分析地物光譜值改變的灰度差值圖像來實(shí)現(xiàn)變化檢測(cè)，但在某些情況下，僅僅利用光譜特征的差值圖像難以實(shí)現(xiàn)地物的變化檢測(cè)，易產(chǎn)生“偽變化”信息，這樣會(huì)使得檢測(cè)結(jié)果的錯(cuò)誤率表較高。圖像比值法其主要過程是計(jì)算兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像對(duì)應(yīng)像素灰度值的比值以得到差異影像圖，其中像素比值為1或近似于1的認(rèn)為是未發(fā)生變化的區(qū)域，反之，遠(yuǎn)大于或遠(yuǎn)小于1的認(rèn)為是發(fā)生變化的區(qū)域。該方法雖然可以克服乘性噪聲的干擾，但該方法沒有考慮鄰域信息，使得檢測(cè)錯(cuò)誤率高。分類后比較法其主要過程是采用相同的分類體系分別對(duì)兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像進(jìn)行獨(dú)立的分類，然后比較分類結(jié)果，從中提取變化信息。如果對(duì)應(yīng)像素的分類類別相同，則認(rèn)為該像素沒有發(fā)生變化，反之，發(fā)生了變化。該方法雖然可以回避所用多時(shí)相遙感圖像數(shù)據(jù)應(yīng)獲取環(huán)境條件不同和傳感器不同所帶來的輻射歸一化問題，并可直接獲取變化的類型，數(shù)量，位置。但卻存在著工作量很大，精度低的缺陷。上面幾種方法是較為常用的變化檢測(cè)方法，另外還有變化向量分析法，主分量分析法等等。但是這些方法均受SAR圖像斑點(diǎn)噪聲影響較大，必須預(yù)先對(duì)兩時(shí)相SAR圖像進(jìn)行濾波去噪，這樣就有可能對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行改變，另外這些方法構(gòu)造的差異影像圖中變化類與非變化類區(qū)別都不夠明顯，使分割后檢測(cè)精度不高。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述已有技術(shù)的不足，提出了一種基于空間貼近度和像素相似性的SAR圖像變化檢測(cè)方法，以克服現(xiàn)有方法的檢測(cè)錯(cuò)誤率高檢測(cè)精度低的問題。本發(fā)明的技術(shù)方案是基于空間貼近度和像素相似性的原理，結(jié)合了比值方法與均值比值方法的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種雙邊相似性構(gòu)造差異影像圖的方法，根據(jù)雙邊相似性構(gòu)造同一區(qū)域不同時(shí)間的兩幅SAR圖像的差異影像圖DI，再利用KI閾值得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下(1)對(duì)同一區(qū)域不同時(shí)間的兩幅SAR圖像A和B進(jìn)行幾何校正和配準(zhǔn)；(2)對(duì)校正和配準(zhǔn)后的兩幅SAR圖像A和B構(gòu)造差異影像圖DI 2a)取SAR圖像A在位置(i，j)上的像素灰度值鄰域集合y' ^i, j)和SAR圖像 B在位置(i，j)上的像素灰度值鄰域集合y' 2(i，j)
權(quán)利要求
1.一種基于空間貼近度和像素相似性的SAR圖像變化檢測(cè)方法，包括如下步驟(1)對(duì)同一區(qū)域不同時(shí)間的兩幅SAR圖像A和B進(jìn)行幾何校正和配準(zhǔn)；(2)對(duì)校正和配準(zhǔn)后的兩幅SAR圖像A和B構(gòu)造差異影像圖DI2a)取SAR圖像A在位置(i，j)上的像素灰度值鄰域集合y'工(i,j)和SAR圖像B在位置(i，j)上的像素灰度值鄰域集合y' 2(i，j)
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的SAR圖像變化檢測(cè)方法，其中步驟(3)所述的對(duì)差異影像圖 DI進(jìn)行閾值處理，采用KI閾值方法進(jìn)行，其步驟如下3a)設(shè)差異影像圖DI的像素灰度值為0到L-I級(jí)，差異影像圖上的變化類W。和非變化類wu，像素灰度值&的像素個(gè)數(shù)為 ，此時(shí)得到的像素總數(shù)為〃 =￡、，各像素灰度值概
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的SAR圖像變化檢測(cè)方法，其中步驟(3)所述的對(duì)差異影像圖 DI進(jìn)行閾值處理，進(jìn)一步采用Ostu閾值方法進(jìn)行，其步驟如下3. 1)設(shè)差異影像圖DI的灰度值為0到L-I級(jí)，像素灰度值i的像素個(gè)數(shù)為叫，此時(shí)得到的像素總數(shù)為W = Ση,，各值概率為A = ，然后用閾值T將其分成兩組，其中第一組Ctl =1=0Al{0 Τ-1}，第二組 C1 = {Τ L-1}；3. 2)計(jì)算第一組Ctl產(chǎn)生的概率W0和平均值
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于空間貼近度和像素相似性的SAR圖像變化檢測(cè)方法，屬于SAR圖像變化檢測(cè)領(lǐng)域。其實(shí)現(xiàn)過程為首先，對(duì)同一地區(qū)不同時(shí)間的兩幅SAR圖像進(jìn)行幾何校正和配準(zhǔn)；其次，運(yùn)用雙邊相似性構(gòu)造差異影像圖，最后，利用閾值方法對(duì)差異影像圖進(jìn)行閾值處理，得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。本發(fā)明通過空間貼近度和像素相似性的差異影像圖構(gòu)造方法解決了SAR圖像變化檢測(cè)的差異影像圖構(gòu)造受SAR圖像斑點(diǎn)噪聲影響嚴(yán)重的問題，從而提高了變化檢測(cè)的精度，本發(fā)明可用于環(huán)境監(jiān)控，農(nóng)業(yè)研究，城市區(qū)域研究，森林監(jiān)控等領(lǐng)域。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102360503SQ20111030299
公開日2012年2月22日 申請(qǐng)日期2011年10月9日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月9日
發(fā)明者付磊, 公茂果, 尚榮華, 李陽陽, 焦李成, 王爽, 馬文萍, 馬晶晶 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)