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[發(fā)明專利]基于最大邊緣度量學習的SAR圖像變化檢測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810736484.4 申請日: 2018-07-06
公開(公告)號: CN108846381B 公開(公告)日: 2022-03-18
發(fā)明(設(shè)計)人: 王蓉芳;王玉樂;陳佳偉;焦李成;馮婕;劉紅英;尚榮華 申請(專利權(quán))人: 西安電子科技大學
主分類號: G06V20/13 分類號: G06V20/13;G06V10/30;G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62
代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205 代理人: 程曉霞;王品華
地址: 710071 陜*** 國省代碼: 陜西;61
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 最大 邊緣 度量 學習 sar 圖像 變化 檢測 方法
【說明書】:

發(fā)明提供了一種基于最大邊緣度量學習的SAR圖像變化檢測方法,解決了SAR圖像變化檢測中容易受到相干斑噪聲的影響以及傳統(tǒng)度量不能很好衡量樣本差異信息的問題。實現(xiàn)步驟有:輸入變化前后的遙感圖像構(gòu)建全部樣本;構(gòu)建包含全部邊界的訓練樣本;利用訓練樣本構(gòu)建正負約束對;利用正負約束對作為輸入,建立結(jié)構(gòu)化的支撐矢量機模型獲得映射矩陣,對映射矩陣進行分解;利用分解后的映射矩陣將全部樣本映射到特征空間,在特征空間中對全部樣本進行SAR圖像變化檢測分類。本發(fā)明分類精度高,尤其是在時間復(fù)雜度低的情況下仍然保持高精度的分類效果,在抑制噪聲的同時保持了很好的邊界信息。用于SAR圖像變化檢測。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于雷達技術(shù)遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,更進一步涉及遙感圖像分類識別,具體是一種基于最大邊緣度量學習的SAR圖像變化檢測方法。運用于災(zāi)害評估、城市發(fā)展等方面。

背景技術(shù)

合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)的成像技術(shù)相對于其他成像方式有其獨特的優(yōu)勢,能夠獲取詳細的地物信息,而且合成孔徑雷達不會受到天氣條件、時段等外界因素的干擾。同時合成孔徑雷達利用合成孔徑技術(shù)使其方位分辨率加以提高,利用脈沖壓縮技術(shù)使得距離分辨率得到提高,所以能夠獲得大面積的高分辨率遙感圖像,為SAR圖像的應(yīng)用提供了廣闊的前景。

現(xiàn)存的SAR圖像變化檢測流程主要分為三步:1)對圖像進行預(yù)處理;2)得到差異圖;3)分析差異圖,得到變化圖像。差異圖生成的目的是初步區(qū)分2幅SAR圖像中變化類和非變化類,并且為后續(xù)的差異圖分析做準備。對于早期的變化檢測,人們采用的生成差異圖的方法主要是差值法,但是對于SAR圖像來說,由于成像機理的緣故,存在著乘性噪聲,所以差值算子生成的差異圖性能很差。后來人們從乘性噪聲的角度出發(fā),提出了對數(shù)比(log-ratio,LR)算子和均值比算子(mean-ration,MR)。對于差異圖生成的方法包括很多種,其中包括閾值分析方法、聚類分析等方法。傳統(tǒng)的三步變化檢測方法,對于差異圖的要求太高,同時對于噪聲非常敏感,不能很好地獲得最終的分類結(jié)果;

距離度量是各種機器學習問題的一種強有力的技術(shù),并已經(jīng)用于各種機器學習的應(yīng)用中,如變化檢測、目標分類等,但是現(xiàn)存的距離度量存在一定的缺陷。在距離度量中應(yīng)用最廣泛的是歐幾里得距離,盡管歐幾里得距離提供了非常簡單用于比較的度量,但是該方法通常不能精確的表示潛在的數(shù)據(jù)分布,所以對于SAR圖像變化檢測的樣本,不能獲得精確的變化和非變化類的距離度量。

傳統(tǒng)的變化檢測方法,對于差異圖的要求太高,同時對于噪聲非常敏感,不能很好地獲得最終的分類結(jié)果;而傳統(tǒng)的距離度量,不能精確的表示潛在的數(shù)據(jù)分布,因此也不能獲得精確的分類結(jié)果;而現(xiàn)在大多數(shù)度量學習算法時間復(fù)雜度和分類精度存在矛盾,當分類精度很高時,時間復(fù)雜度很高;當時間復(fù)雜度較低時,分類精度也不是很高。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對傳統(tǒng)變化檢測方法以及傳統(tǒng)度量方法的不足,提出了一種時間復(fù)雜度低的情況下仍然保持精度高的基于最大邊緣度量學習的SAR圖像變化檢測方法。

本發(fā)明是一種基于最大邊緣度量學習的SAR圖像變化檢測方法,其特征在于,包括有如下步驟:

(1)輸入變化前后的遙感圖像,構(gòu)建全部樣本:輸入同一地區(qū),不同時刻得到的兩幅遙感圖像,以像素的鄰域作為該像素的特征樣本,全部的像素采用相同的方法構(gòu)建全部樣本X,全部樣本X實質(zhì)上包括時相圖像1全部樣本X1和時相圖像2的全部樣本X2

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