[發(fā)明專利]基于ROF模型半隱式去噪的SAR圖像檢測(cè)方法、系統(tǒng)及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810304967.7
• 申請(qǐng)日: 2018-04-08
• 公開（公告）號(hào): CN108520515A
• 公開（公告）日: 2018-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 婁雪梅;賈振紅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 新疆大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T5/00;G06T5/50;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京鼎佳達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11348
• 代理人: 王偉鋒;劉鐵生

1.一種基于ROF模型半隱式去噪的SAR圖像檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

步驟S1、對(duì)于兩時(shí)相含噪圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，利用ROF模型采用半隱式差分格式對(duì)經(jīng)對(duì)數(shù)變換后的含噪圖像進(jìn)行去噪；

步驟S2、針對(duì)去噪后的兩時(shí)相含噪圖像進(jìn)行差值運(yùn)算得到差異圖；

步驟S3、對(duì)差異圖聚類得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ROF模型半隱式去噪的SAR圖像檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S3中對(duì)差異圖聚類得到變化檢測(cè)結(jié)果圖，具體為：

利用聚類算法對(duì)差異圖聚類得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ROF模型半隱式去噪的SAR圖像檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟S3中對(duì)差異圖聚類得到變化檢測(cè)結(jié)果圖，具體為：

采用模糊C均值聚類算法對(duì)差異圖聚類得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。

4.一種基于ROF模型半隱式去噪的SAR圖像檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

去噪模塊：對(duì)于兩時(shí)相含噪圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，利用ROF模型采用半隱式差分格式對(duì)經(jīng)對(duì)數(shù)變換后的含噪圖像進(jìn)行去噪；

運(yùn)算模塊：針對(duì)去噪后的兩時(shí)相含噪圖像進(jìn)行差值運(yùn)算得到差異圖；

以及

檢測(cè)模塊：對(duì)差異圖聚類得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于ROF模型半隱式去噪的SAR圖像檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)模塊具體為：

利用聚類算法對(duì)差異圖聚類得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于ROF模型半隱式去噪的SAR圖像檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)模塊具體為：

采用模糊C均值聚類算法對(duì)差異圖聚類得到變化檢測(cè)結(jié)果圖。

7.一種基于ROF模型半隱式去噪的SAR圖像檢測(cè)裝置，其特征在于，包括處理器和存儲(chǔ)器，所述處理器調(diào)用存儲(chǔ)器內(nèi)的數(shù)據(jù)執(zhí)行權(quán)利要求1至3任一所述的方法。