[發明專利]基于NSCT和壓縮投影的SAR圖像變化檢測方法

無效

• 申請號: 201310325398.1
• 申請日: 2013-07-22
• 公開（公告）號: CN103400383A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發明（設計）人: 侯彪;焦李成;魏倩;劉芳;馬文萍;王爽;張向榮;馬晶晶
• 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
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 程曉霞;王品華

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，主要涉及合成孔徑雷達(Synthetic?Aperture?Radar)SAR圖像變化檢測，具體是一種基于NSCT和壓縮投影的多時相SAR圖像變化檢測方法。

背景技術

SAR圖像是合成孔徑雷達通過發射和接收特定極化方式的電磁波，來獲得地物目標回波系數的高分辨率雷達圖像，獲取圖像本質上反映的是目標的電磁散射特性和結構特性，成像效果很大程度上依賴于雷達參數和地域電磁參數。SAR圖像可應用于軍事，農業，導航，地理監視等諸多領域，比如軍事目標的識別、礦藏資源的探測、災情探測與防治等。因SAR圖像含有大量相干斑噪聲，SAR圖像的變化檢測比光學圖像的變化檢測存在更多的困難。但是合成孔徑雷達SAR所具有的全天時、全天候、穿透性強等優點，利用SAR圖像對地面目標檢測的更加準確有效。而SAR圖像變化檢測是目標檢測領域中一個重要方面。變化檢測通過對同一地區不同時期圖像的比較分析，根據對圖像的差異分析來獲取所需要的地物變化信息。變化檢測技術應用于很多方面，例如對地震區域的定位和災害評估；對農作物生長狀況的監測；城區土地使用的監測等等。變化檢測在環境、農業、水利和軍事的國民經濟諸多領域都有著非常廣泛的應用，是遙感技術的重要研究方向之一。

目前，基于非監督的SAR圖像變化檢測方法首先對兩時相SAR圖像分別做對數比運算，將兩時相SAR圖像中的斑性噪聲轉化為加性噪聲，再將兩時相圖做分比值將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，對于“變化”和“非變化”區分處理有很多方法：

直接使用閾值處理，雖然算法簡單計算復雜度低，但是得到的結果不盡人意，因為得到的差異圖含有很多噪聲，對差異圖直接利用閾值處理，得到的檢測結果圖含噪聲較多，邊緣和輪廓不清晰，指標和視覺效果都較差。

基于期望最大的方法，是在假設差異圖是空間不相關的條件下，自動選擇閾值處理差異圖來減小總錯誤，這類方法由于沒有考慮差異圖像素之間的相關性，導致結果邊緣輪廓較粗糙，噪聲較多。

基于馬爾科夫隨機場的方法，考慮了差異圖鄰域空間相關性的問題，此方法依賴參數，此參數影響差異圖空間相關性信息。此方法得到的檢測結果圖的噪聲較多，檢測結果圖的邊緣輪廓還是比較粗糙，而且此方法計算復雜度較高，對實測SAR圖像變化檢測達不到工程化應用指標。

以上方法得到的檢測結果圖的噪聲較大，邊緣輪廓不清晰或者計算復雜度太大，為了達到更好的去噪效果和清晰的邊緣輪廓，需要提出更好的降低噪聲和保持邊緣輪廓的新方法以適應SAR圖像變化檢測中差異圖噪聲較大需要預處理的事實。

發明內容

本發明的目的在于克服上述已有技術的不足，提出了一種圖像邊緣輪廓保持性好、噪聲較小、降低了計算復雜度的基于NSCT和壓縮投影的多時相SAR圖像變化檢測方法，使用該方法降低圖像檢測結果圖的總錯誤率。

實現本發明技術目的技術方案是：使用非下采樣contourlet變換對圖像降噪，同時對圖像的邊緣輪廓保持的較好，然后利用壓縮投影對特征降維相對降低了計算復雜度，有效的克服了最終變化圖中噪聲較多、邊緣輪廓較粗糙的缺陷，并且相對降低了時間復雜度。變化檢測過程包括如下步驟：

(1)對輸入的不同時間相同地域的兩幅SAR圖像進行對數比法運算，得到一幅對數比值差異圖X。

(2)對差異圖X進行非下采樣的contourlet變換，對得到的低頻子帶系數和不同尺度不同方向的高頻子帶系數進行閾值降噪處理，將處理后的低頻子帶和高頻子帶進行非下采樣contourlet逆變換，得到降噪及保持輪廓邊緣的差異圖X_d。

(3)對差異圖X_d的每個像素提取鄰域特征，將鄰域特征拉成列為列向量Ve，利用壓縮投影將列向量Ve降維，降維后的列向量為特征向量v。

(4)利用K均值聚類將特征向量v分為兩類，一類是變化的向量，聚類中心為V_c，另一類為未變化的向量，聚類中心為V_u，根據歐幾里得距離產生最后檢測結果圖CM＝{cm(i，j)|1≤i≤I，1≤j≤J}，檢測結果圖的計算公式為

其中255代表對應的空間位置變化的像素，而0代表對應空間位置未變化的像素，v(i，j)為空間位置坐標為(i，j)的像素的特征向量。