[發明專利]基于非局部均值的SAR圖像變化檢測方法

在審

• 申請號: 201310529323.5
• 申請日: 2013-10-31
• 公開（公告）號: CN103927737A
• 公開（公告）日: 2014-07-16
• 發明（設計）人: 王浩然
• 申請（專利權）人: 王浩然
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術領域

本發明屬于遙感圖像變化檢測領域，具體地說，涉及一種基于非局部均值思想構造差異影像的SAR（Synthetic?Aperture?Radar，合成孔徑雷達）圖像變化檢測方法。

背景技術

合成孔徑雷達（SAR）圖像變化檢測是從不同時間獲取同一地理區域的多時相遙感影像，定性地分析和確定地表變化過程和特征的技術，與光學成像相比，合成孔徑雷達（SAR）具有全天候，全天時獲取數據的能力，同時具有穿越一定的植被以及遮蓋物的能力，與光學成像相比，其更容易辨別地面的目標，一般將其作為光學傳感器的有力補充。SAR圖像變化檢測技術正廣泛的應用于各個領域，例如環境監控，農業研究，城市區域研究，森林監控等方面。近年來逐漸出現了許多種多時相SAR圖像變化檢測方法，最常用的SAR圖像變化檢測技術主要由兩步組成：首先對多時相SAR圖像構造差異影像圖，然后在差異影像圖基礎上提取變化區域。

差異影像構造過程是SAR圖像變化檢測的重要部分，通過對兩幅不同時間獲取的同一地域的SAR圖像進行比較處理得到差異影像信息圖，差異影像信息圖的精度高低直接影響變化檢測結果的性能。SAR圖像變化檢測中對經過配準和輻射校正的SAR圖像進行比較構造差異影像圖是至關重要且必不可少的一步，差異影像圖的質量直接決定后續分析處理的精確度，進而影響到整個SAR圖像變化檢測系統的性能。

現有的變化檢測方法往往不能很好的去除SAR圖像中固有的噪聲問題，基于比值法的變化檢測方法對變化區域不敏感，漏檢率較高，基于均值比的變化檢測方法易將未變化區域歸于變化區域，誤減率較高。用現有的差異影像構造方法構造出的差異影像圖往往噪聲較多，在使用一些去噪方法去噪后經常會造成圖像信息丟失較多，構造出的差異影像往往質量不高，很難得到既包含大量圖像細節變化信息又克服噪聲影響的差異影像圖，造成變化檢測結果誤差很大，影響對檢測結果正確率的分析。

總而言之，目前需要本領域技術人員迫切解決的一個技術問題是：如何最大程度的突出變化區域信息而有效的抑制未變化區域的信息，構造出既包含有大量有效信息又基本不受噪聲影響的差異影像圖，從中提取變化信息，提高變化檢測結果的精確度。

發明內容

有鑒于此，本發明所要解決的技術問題在于，針對現有的差異圖生成方法產生的差異圖質量不高，信息丟失較多的問題，提出了基于非局部均值構造差異影像圖，用于SAR圖像變化檢測的方法，針對SAR圖像的特點，用像素平滑指數作為權重，將非局部均值的思想引入差異影像構造過程，構造包含更多有效信息并能在一定程度上抑制噪聲的差異影像圖，提高SAR圖像變化檢測精度。

本發明提供了一種基于非局部均值的SAR圖像變化檢測方法，具體步驟包括如下：

(1)對同一地域不同時間獲取的兩幅SAR圖像進行濾波去噪，輻射校正和幾何配準的預處理，得到預處理后的兩幅SAR圖像I₁，I₂；

(2)利用預處理后的兩幅SAR圖像I₁和I₂，構造比值差異影像圖

(3)遍歷比值差異影像圖D_R的每個像素，計算每個像素點的平滑指數矩陣其中，μ(x)為以像素點i為中心的鄰域內的像素值均值，σ(x)為以像素點i為中心的鄰域內像素值的方差；

(4)對預處理后的SAR圖像I₁和I₂分別進行非局部均值濾波，得到圖像NL(I₁)和NL(I₂)；

(5)將經過非局部均值濾波后的圖像NL(I₁)和NL(I₂)作比值運算，得到非局部均值濾波比值圖D_NR；

(6)將平滑指數作為權重，將比值差異影像圖D_R和非局部均值濾波比值圖像D_NR進行求和運算，得到最終的差異影像圖

（7）運用模糊局部C均值聚類方法對最終的差異影像圖DI進行圖像分割，生成變化檢測結果圖，完成對兩幅SAR圖像變化信息的最終檢測。

所述步驟（4）中對預處理后的SAR圖像I₁和I₂分別進行非局部均值濾波，步驟如下：