[發明專利]基于多尺度積和主成分分析的SAR圖像變化檢測方法

有效

• 申請號: 200910023637.1
• 申請日: 2009-08-19
• 公開（公告）號: CN101634709A
• 公開（公告）日: 2010-01-27
• 發明（設計）人: 王桂婷;焦李成;張鳳玉;劉芳;侯彪;馬文萍;鐘樺;公茂果
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術領域

本發明屬于數字圖像處理技術領域，具體的說是一種基于多尺度積和主成分分析的SAR圖像變化檢測的方法，適用于遙感圖像處理與分析。

背景技術

遙感圖像的變化檢測是指對同一地理位置不同時期的遙感圖像進行分析獲得其中的變化信息。由于合成孔徑雷達(Synthetic?Aperture?Radar，SAR)具有全天候、全天時獲取地表信息的能力，并具有一定的穿透能力，所以SAR圖像的解譯和應用已成為現代遙感技術研究的一個熱點問題。SAR圖像變化檢測技術對地震區域的定位和災害評估等民用領域，以及戰場區域或重點監視目標實現連續偵察，可用于目標打擊效果評估、戰場信息動態感知、軍事目標和兵力部署監測等軍事方面得到了廣泛應用。

目前，基于非監督的SAR圖像變化檢測方法首先對兩時相SAR圖像分別做對數運算，將兩時相SAR圖像中的斑性噪聲轉化為加性噪聲，再將兩時相圖做比值較得到兩時相圖的差異圖，然后對該差異圖進行有效的分析處理得到圖像的“變化”和“非變化”區域。這類方法由于對圖像幾何配準誤差以及斑點噪聲比較敏感，因而影響了提取變化信息的質量。

近幾年，為了降低SAR圖像中斑噪的影響，有關學者提出以下幾種方法：

一、Francesca?Bovolo等學者在文章“A?detail-preserving?scale-driven?approach?tochange?detection?in?multitemporal?SAR?images”提出了基于小波變換的變化檢測方法，該方法對差異圖進行小波變換，并對小波變換的每一尺度的低頻信息進行人工閾值初始分割，然后將初始分割的結果進行決策得到最后的變化檢測結果。該方法優點是抗噪聲性強，但該方法缺點是最后的變化檢測結果依賴于初始分割的效果，初始分割效果不好，則最后的變化檢測結果也會受到影響，而且該方法閾值的選取需要人工干預。

二、Luis?M.T.de?Carvalho等學者在文章“Wavechange：a?Procedure?for?ChangeDetection?Based?on?Wavelet?Product?Spaces”提出了小波多尺度積的變化檢測方法，該方法對差異圖采用小波變換，并將某分解層與其相鄰層進行相乘，得到該層的多尺度積來增強變化信息，去除噪聲，并利用某分解層的低頻信息對變化區域定位，并根據變化區域位置計算局部最大，去除一些偽變化信息，并將得到的局部最大點作為種子點進行區域生長得到很好的變化結果，證明了計算多尺度積能夠去除由于幾何輻射錯配準引起的誤差。但是該方法的缺點是最后的變化檢測結果受某一分解層低頻中對變化信息的定位以及對局部最大值的定位準確性的影響，從而限制了該方法的適用性。

三、張輝等學者提出了基于主成分分析的SAR圖像變化檢測方法，其中將兩時相圖像進行主成分分析分解，通過數學推導和理論分析，發現其主分量主要表征了兩圖的未變化部分，而次分量則可用于表征圖像的變化部分，此方法雖說抗斑噪性強，但是結果易受圖像誤配準的影響，使其檢測的變化結果中存在大量的偽變化信息。

發明內容

本發明的目的在于克服上述已有的SAR圖像變化檢測技術的不足，提出了一種基于多尺度積和主成分分析的SAR圖像變化檢測方法，以減少兩時相SAR圖像誤配準的影響，并采用自適應閾值分割提高自適應性，并通過考慮不同尺度的信息提高其適用性。

為實現上述目的，本發明的檢測方法包括如下步驟：

(1)對輸入的兩時相SAR圖像進行對數比運算，得到一幅對數比差異圖X_LR；

(2)對對數比差異圖X_LR進行二維平穩小波變換，分解為4層，對每一層的水平、對角、垂直方向的高頻信息分別進行多尺度積去噪，并將每一層去噪后的高頻系數和該尺度的低頻系數進行逆小波變換，得到每個層去噪之后的對數比差異圖X_LR^j(j＝1，2，...4)；

(3)將每層去噪之后的對數比差異圖X_LR^j分別列向量化并將四層列向量組成矩陣，對該矩陣進行主成分分析變換，將得到的第一主成分圖作為新的差異圖X’_LR，本發明稱為第一主成分差異圖；

(4)對第一主成分差異圖X’_LR利用廣義高斯模型最小錯誤準則計算其閾值并進行分類，大于閾值的像素點屬于變化類，否則屬于非變化類，得到變化結果圖。

本發明與現有技術相比具有如下優點：