[发明专利]基于轮廓波变换的SAR图像变化检测差异图生成方法

说明书

技术领域

本发明属于SAR图像变化检测技术领域，主要涉及SAR图像变化检测中的差异图生成阶段。具体是一种基于轮廓波(Contourlet)变换的SAR图像变化检测差异图生成方法。用于SAR图像变化检测。

背景技术

遥感图像变化检测是指通过对不同时期同一区域的遥感图像进行比较分析，根据图像之间的差异得到变化信息。与可见光和红外遥感相比，SAR系统具有全天时、全天候获取数据的能力，并对地物有一定穿透能力，所以SAR图像变化检测技术正广泛的应用于各个领域，例如环境监测、土地利用/覆盖、农业调查、城市变化分析、军事侦察和打击效果评估等方面。

SAR图像变化检测中，差异图的生成是重要的步骤，对经过预处理(包括图像配准和辐射校正)的SAR图像进行算术运算，主要有差值运算，比值运算，对数比值运算得到初步的差异信息图，通过对信息图进行图像分割就可以得到最终的二值图像。

在现有的差异图生成图像方法里，算术方法最为常用，差值法，比值法及其衍生的对数比值法，均值比值法，其中，均值比值法和最为广泛使用的对数比值法对原始的比值法有了很大改进。E.E.Kuruoglu和J.Zerubia在2004年提出的对数比值法将SAR图像系统里的乘性斑点噪声转换为加性噪声，并将图像像素值的数量级转换到对数尺度上，便于后续处理里的噪声抑制，是最为常用的差异图生成方法；2007年J.Inglad和G.Mercier提出的均值比值法是将图像每个像素点取邻域平均值，有利于去除图像噪声，提高分类精度。然而，均值比值图在利用均值抑制噪声的同时模糊了图像的边缘，减少了图像细节信息，降低了变化检测正确率；对数比值图在抑制背景区域的同时也减小了变化区域的像素值，降低了变化检测的精度。

图像融合在自动目标识别、遥感、机器人视觉、智能系统、医学图像处理以及军事领域有着广泛的应用。它具有可以充分利用各源图像互补信息；更适合人的视觉感受；适合进一步分析等优点而广受关注。

小波变换是近年来最为著名的变换，因其具有多尺度和多分辨率的特点而被广泛应用于图像，语音等信号处理领域。2012年，公茂果等将小波融合方法用在SAR图像变化检测生成差异图信息图上并取得很好的效果。由于二维小波变换方向选择性差，在图像表达中不可避免地在图像边缘细节纹理处引入一定程度的模糊，在变化检测领域，也有一定的局限性。

Contourlet变换作为一种新型的多尺度，多分辨率分析工具，不但具备小波的多分辨率，局部性和临界采样等特性，还具备小波欠缺的多方向性和各向异性，所以Contourlet变换比小波变换更能稀疏地表达二维图像。遥感图像具有信息量大，图像细节丰富，Contourlet变换比小波变换有更丰富的系数来表达图像并且能用较少的系数表示图像的细节，所以本发明将Contourlet变换应用于SAR图像差异图的生成过程中。

在常用的SAR图像变化检测差异图生成方法中，对数比值法对变化区域不敏感，漏检率较高，均值比值法易将未变区域归于变化区域，误检率较高，都直接导致检测总错误数较大。而差异图像的生成至关重要，如果差异图中本来含有较多的噪声成分，对后续的分析正确率有直接影响，进而决定整个变化检测系统的正确率。

发明内容

本发明的目的在于：为了降低SAR图像变化检测的错误率，克服现有方法较高的检测错误率，提供一种将图像有效信息最大化，减少错误率，便于后期差异图分析，改善最终分析处理精度进而提高检测精度的基于轮廓波(Contourlet)变换的SAR图像变化检测差异图生成方法。

本发明的技术方案是，其具体实现步骤如下：

(1)输入两幅经过滤波去噪，辐射校正与几何配准的预处理的不同时间相同地域的SAR图像X_A、X_B。

(2)对该两幅SAR图像构造对数比值图其中X_l为生成的对数比值差异图，其中X_l(i，j)，X_A(i，j)，X_B(i，j)分别为对数比值图X_l，图像X_A，图像X_B在图像中坐标为(i，j)的像素点的像素值。