[发明专利]一种基于二维Gamma分布的SAR图像变化检测方法

说明书

技术领域

本发明属于SAR图像处理领域，涉及一种基于二维Gamma分布的SAR图像变化检测方 法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)本身是一种利用微波感知的主动式传感 器，它不受天气、光照等条件限制，可对感兴趣目标进行全天候、全天时的侦察；此外，由 于微波具有一定的穿透探测能力，可以探测到一定深度地表下的或是其他经过伪装或掩盖的 目标，这使得SAR在目标探测方面具有巨大的应用潜力。

在杂波较强的环境中，单一的CFAR目标检测技术受到了较大的制约。随着高分辨、短 周期重复观测等技术走向成熟，变化检测技术得到了快速的发展，应用于目标检测的变化检 测技术也成为了重要的研究方向。为了在大场景中检测出人造目标，像元级的直接比较检测 法是比较可行且可靠的一类方法，即直接比较同一位置上不同时相的像元特征值来检测变化， 通常先通过数学变换的方式产生差异图像，再对差异图像进行阈值化处理，从中提取变化区 域。

在这类变化检测方法中，较常用的基于一维分布模型的图像差值法或比值法虽然简单易 行，但是无法充分利用不同时相图像数据的相关性；而在利用二维分布模型的检测方法中， 基于二维Gaussian分布的杂波抑制变化检测法虽然利用图像相关性进行杂波抑制，但是SAR 图像一般并不是简单地服从Gaussian分布，因此这种方法存在着分布模型的拟合精度问题； 而基于二维Gamma分布的相关系数变化检测法，虽然利用了拟合精度较高的分布模型，但 是仅利用相关系数作为判决依据，难以设定合理的检测阈值。

发明内容

本发明的要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于二维Gamma分布 的SAR图像变化检测方法，该方法利用拟合精度较高的二维Gamma分布模型改善算法的检 测性能；根据Newman-Pearson准则构造似然比统计量抑制杂波，减小背景图像强散射区域中 虚警目标的产生；同时，利用CFAR对抑制杂波后的图像进行归一化，阈值设置简单快捷。

本发明的解决其技术问题所采用的技术方案为：一种基于二维Gamma分布的SAR图像 变化检测方法，其特征在于以二维Gamma分布为基础，构造似然比统计量抑制杂波，并通 过CFAR归一化设置检测阈值并进行形态学处理，从而在大场景中检测出人造目标，其具体 步骤如下：

(1)根据输入的SAR待测图像和参考图像数据，利用矩估计法估计二维Gamma分布的 参数；

(2)根据Neyman-Pearson准则构造似然比统计量，在二维Gamma分布的基础上利用图 像数据相关性进行杂波抑制，得到杂波抑制后的图像；

(3)对杂波抑制后的图像进行CFAR归一化，并设定全局阈值将图像二值化，得到初步 的检测结果；

(4)对检测后得到的二值图像进行形态学处理、计数滤波及目标聚类，进一步消除孤立 虚警点，得到最终的检测结果；

所述的步骤(4)中，为进一步消孤立虚警点，首先对二值化的检测结果进行腐蚀膨胀操 作；再根据目标尺寸大小与SAR图像分辨率进行计数滤波；最后再进行目标聚类，得到最终 的检测结果；

所述的步骤(2)中，采用如下方式进行杂波抑制：