[发明专利]一种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图像变化检测领域，涉及SAR图像变化检测中的差异图生成技术。

背景技术

近年来，基于同一场景不同时间的SAR图像变化检测技术在遥感领域具有大量应用。SAR图像虽然具有其数据复杂性及斑点噪声的存在，但SAR传感器可以在所有天气条件下正常工作，不受大气和光照条件的影响，使得SAR图像变化检测很具有吸引力。

SAR图像变化检测一般可分为三个步骤：（1）图像预处理。（2）差异图生成。（3）差异图分析。预处理步骤主要包括配准、几何校正及图像去噪等。在第二步，两幅图像将进行比较并生成差异图，在差异图中变化区域的像素和非变化区域的像素在灰度上将呈现出明显的差异。在第三步，通常对差异图进行阈值或聚类分割就可以得到被分为变化类和不变化类的最终二值检测结果。由此看出，差异图的精度高低直接影响着变化检测的性能。

经典的差异图生成方法有差值法和比值法。差值法主要思想是将配准后、不同时间获取的两幅影像中对应像素的灰度值相减，得到差异图像。但差值法对SAR图像的乘性噪声不鲁棒。比值法是将两幅影像对应像素点进行除法运算。两幅图像均做了相对辐射校正等预处理，产生的比值法差异图使变化区域的信息得到了增强。

国内外学者在比值法基础上提出了目前流行的对数比和局部均值比差异图产生方法。对数比方法对比值差异图像取对数，能使SAR图像的乘性噪声转化为便于处理的加性噪声。局部均值比方法对两幅原图进行局部均值滤波后再做比值运算，能够一定程度上抑制SAR图像噪声。

非局部均值算法在图像去噪领域非常流行，它通过整幅图的像素加权平均值来估计一个像素点，而权重则通过测量其他像素点邻域图块与此像素点邻域图块的相似度来得到。非局部均值利用了一幅图像中的所有相似冗余图块来进行去噪。同时，一个纹理或边缘图块可通过图像中其他相似的纹理或边缘图块得以完好的保存甚至修复。但是，传统非局部均值基于高斯距离的图块相似度测量方法不适用于SAR图像块的测量。

目前最流行的差异图生成方法中，对数比方法容易漏检变化区域，同时该方法对图像的配准精度要求很高。局部均值比方法使用局部均值滤波时，容易过度平滑SAR图像，丢失边缘和纹理细节，误检率较高。而传统非局部均值的图块相似度测量方法不适用于SAR图像。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于比值相似度非局部均值的SAR图像变化检测差异图生成方法，以实现在SAR图像变化检测中既能抑制乘性斑点噪声的影响，又能较好地保持图像边缘及纹理细节，使得差异图质量更好，变化检测结果精度更高。

本发明提出一种新的SAR图像块相似度测量方法，其更加鲁棒于SAR图像。本发明的技术方案如下：

步骤1.通过合成孔径雷达获取两幅不同时相同样大小的SAR图像，对这两幅SAR图像进行预处理，预处理不改变图像的大小，获得预处理后的适合变化检测使用的SAR图像X¹和X²；

步骤2.分别对图像X¹和图像X²进行全图逐像素遍历，选取第i个位置的像素点X_i作为待恢复像素点，i＝1,2,…,m×n，这里X_i泛指两幅图像X¹和X²第i个位置的像素点，其中m，n分别是步骤1中获取的两幅不同时相同样大小的SAR图像的长度和宽度，选取以X_i为中心的正方形W_i^r作为搜索窗口，选取以X_i为中心的正方形图块作为X_i的相似性测量图块，的大小应小于搜索窗口W_i^r的大小；

步骤3.在所述两幅图像X¹和X²中，对于以X_i为中心的搜索窗口W_i^r中其他像素点X_j,X_j∈W_i^r，选取以X_j为中心的正方形图块作为像素点X_j的相似性测量图块，正方形图块与正方形图块的大小相等，计算以像素点X_i为中心的图块和以Xj为中心的图块这两个相似性测量图块对应的矩阵对应位置处的像素点灰度比值r_i,j的概率密度分布函数p(r_i,j)；