[發明專利]基于鄰域相似性及掩模增強的SAR圖像變化檢測方法

有效

• 申請號: 201010230656.4
• 申請日: 2010-07-16
• 公開（公告）號: CN101923711A
• 公開（公告）日: 2010-12-22
• 發明（設計）人: 公茂果;焦李成;吳巧娣;王桂婷;鐘樺;王爽;劉芳;馬文萍
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G01S13/90
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術領域

本發明屬于遙感圖像處理領域，涉及遙感圖像的變化檢測，可用于對SAR圖像變化的檢測。

背景技術

合成孔徑雷達SAR是現代遙感領域的一項突破性技術，成為獲取信息的一個重要手段。隨著SAR技術的不斷發展和成熟，及SAR系統的分辨率的不斷提高，使得SAR系統具有了全天候、全天時及覆蓋面積大等優點。不同時相同一場景的SAR圖像的獲得，使得通過SAR圖像變化檢測技術提供目標與場景實時動態信息成為可能。

變化檢測是遙感技術的主要應用之一，它通過對不同時相同一場景的各種圖像進行對比分析，根據圖像之間的差異來得到人們所需要的地物或目標的變化信息。變化檢測技術可以檢測出不同時期圖像灰度值或局部紋理之間的變化，在此基礎上獲得感興趣目標在形狀、位置、數量、及其它屬性的變化情況。這些變化可能是由圖像場景的真實變化引起的，也可能是由入射角、大氣條件、傳感器精度、地面濕度等變化引起的。SAR圖像的變化檢測則特指研究不同時相同一場景的兩幅或多幅SAR圖像之間的變化信息，SAR圖像變化檢測技術在環境檢測等已被廣泛應用，如土地利用分析、森林采伐檢測、災情評估等。

然而，SAR圖像在具有上述優點的同時，受斑點噪聲影響是其應用的一個主要瓶頸，如何從SAR圖像自身特點出發，有效抑制斑點噪聲是SAR圖像實際應用中必須考慮的一個問題。

隨著計算機和成像技術的不斷發展，SAR圖像變化檢測技術也在不斷提高和改進中，近年來逐漸形成了以下幾種較為經典的變化檢測算法：

圖像差值法：其主要過程是將兩時相SAR圖像對應像素點的灰度值相減得到差異圖，然后選取0～255的閾值進行分割，得到變化和非變化區域。圖像差值法算法簡單，方便易行，但這種方法的缺點也比較明顯：容易受SAR成像質量、波譜特征不同等客觀條件影響，易產生“偽變化”信息。圖像比值法：其主要過程是計算兩時相SAR圖像對應像素點灰度值的比值得到差異圖，如果一個像素沒有發生變化，則比值應該接近與1，反之，遠大于或遠小于1。該方法對SAR圖像的乘性噪聲是不敏感的，但得到的差異圖精確度往往會受變化類型影響較大。分類后比較法：其主要過程是先用同一種分類方法對每一時相SAR圖像進行分類，然后將分類結果圖進行比較，以確定變化的類別和區域。如果對應像素的分類類別相同，則認為該像素沒有發生變化，反之，發生了變化。該方法不僅可以檢測變化區域，還可以確定變化類別信息，同時受配準誤差影響較小，但它的缺點是受分類器的誤差積累影響很大。

以上三種方法是最為經典的變化檢測方法，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圖像斑點噪聲影響較大，必須預先對兩時相SAR圖像進行濾波去噪，才能得到較好的變化檢測結果，而濾波在變化檢測方法中需要占用較長的運行時間，增加了變化檢測方法的復雜度，另外這些方法構造的差異圖中變化類與非變化類區別都不夠明顯，增加了后續的分類的難度。

發明內容

本發明的目的在于克服上述已有技術的不足，提出一種基于鄰域相似性及掩模增強的SAR圖像變化檢測方法，以在無需進行濾波去噪的情況下，抑制SAR圖像的部分斑點噪聲，提高變化檢測結果的正確率。

本發明的技術方案是：基于鄰域相似度的原理，構建了一個由比值算子演化而來的鄰域相似度NSR算子，根據NSR算子構造兩時相SAR圖像的差異影像圖DI，再通過對DI的掩模增強處理后K均值聚類得到變化結果圖。其具體實現步驟如下：

(1)對不同時相同一場景的兩幅SAR圖像I₁和I₂進行幾何校正和配準；

(2)根據鄰域相似度NSR算子，按照如下步驟構造圖像I₁和I₂的差異影像圖DI；

2a)分別取得兩時相SAR圖像I₁和I₂在同一位置x上的像素灰度值鄰域集合N₁(x)和N₂(x)，其大小為N×N，N∈{3，5，7，9}；

2b)比較兩個鄰域集合N₁(x)和N₂(x)的相似性，得到差異圖DI在位置x上的像素灰度值DI(x)：