[發明專利]基于NSCT域合成核的SAR圖像變化檢測方法

無效

• 申請號: 201310404719.7
• 申請日: 2013-09-08
• 公開（公告）號: CN103473559A
• 公開（公告）日: 2013-12-25
• 發明（設計）人: 李明;吳艷;賈璐;王凡;劉明;樊建偉;甘露
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 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

本發明屬于圖像處理技術領域，涉及圖像變化檢測，可用于對SAR圖像進行地物狀態變化監測與評估。

背景技術

SAR圖像的變化檢測指利用不同時期的SAR圖像獲取地物變化信息的過程，是一種針對SAR圖像的特點而建立的數據分析方法，用于識別地表狀態的變化。光學遙感雖然成像分辨率高，但只能在白天成像，且受天氣影響較重，而SAR系統具有全天候、全天時、覆蓋面積大等優點，同時具有固定的重訪周期，分辨率高，能斜距成像等特點，所以SAR圖像比光學遙感圖像更適合于變化檢測。隨著SAR技術的不斷發展，SAR圖像的變化檢測在資源和環境監測、軍事目標探測、農業作物監測、以及自然災情監測與評估等領域的應用越來越廣泛。

依據SAR圖像變化檢測方法的特點，SAR圖像的變化檢測可分為：基于簡單代數運算的變化檢測方法，如圖像差值法，圖像比值法；基于圖像變換的變化檢測方法，如主成分分析法；基于多信息融合的變化檢測方法，如融合SAR影像強度信息和紋理信息進行變換檢測；基于統計模型的變化檢測方法，如學者Gabriele?Moser提出了利用馬爾科夫隨機場MRF模型構建SAR圖像像素的鄰域相關信息的變化檢測方法。近年來研究較多的是基于多尺度分析和核方法的SAR圖像變化檢測方法，例如學者L.Bruzzone將基于細節保留小波變換的多尺度分析方法引入到SAR變化檢測中，該方法具有良好的抗噪性能，但是對于細節和噪聲的保留沒有一個較優的處理方法；Kai-Kuang?Ma提出一種基于雙樹-復小波變換DT-CWT的變化檢測方法，它利用DT-CWT對對數比值圖進行多尺度分解，但它沒有考慮到圖像的紋理信息，且其中閾值的選取也是一個棘手的問題；最近學者Gustavo?Camps-Valls又提出了基于Gabor域合成核的變化檢測方法，它首先利用Gabor濾波器提取紋理信息，然后利用核方法融合原始圖像的強度信息和紋理信息，最后用支持矢量積SVM實現變化檢測，由于該Gabor域合成核方法能較好的融合原始圖像的強度特征和紋理特征，因此其能產生較優的變化檢測結果，但Gabor域合成核方法存在如下缺點：該方法由于不是專門針對SAR圖像而建立的方法，因此在處理受相干斑噪聲影響的SAR圖像時其精度不高；由于Gabor變換是一種具有多尺度、單一分辨率的變換，不能進行多分辨分析。

發明內容

本發明的目的在于克服上述已有問題的缺點，提出一種基于非下采樣輪廓波變換NSCT域合成核的SAR圖像變化檢測方法，以解決Gabor域合成核導致的無法用多分辨率分析對SAR圖像進行變化檢測的問題。

為實現上述目的，本發明的實現步驟包括如下：

A訓練步驟：

A1)使用非下采樣輪廓波變換NSCT將原始兩時相SAR圖像X₁={X₁(p，q)|1≤p≤I，1≤q≤J}和X₂={X₂(p，q)|1≤p≤I，1≤q≤J}進行S個尺度的分解，得到S個尺度上的兩時相圖像，其中I，J分別為原始圖像長度和寬度大小，(p，q)為圖像像素點；

A2)對步驟A1)得到的S個尺度上的兩時相圖像提取強度特征和紋理特征，并進行歸一化，得到歸一化后的S個尺度上的強度特征和紋理特征再將歸一化后的這兩種特征聯合，構成S個尺度上的兩時相圖像特征

Tim={gXim,wXim},]]>

其中，m=1，2...S，i＝1，2，i是指示原始兩時相SAR圖像Ｘ₁或者X₂的下標；

A3)從步驟A1)得到的S個尺度的兩時相圖像中，手動提取N_s個標簽訓練樣本，將這些訓練樣本用步驟A2)得到的歸一化后的S個尺度上的強度特征和紋理特征進行表示，得到S個尺度上的兩時相的標簽訓練樣本特征