[发明专利]基于自适应权值图像融合的SAR图像变化检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及SAR图像变化检测方法，可用于城区规划、自然灾害评估、预测灾害、土地利用和土地覆盖的动态监测等领域。

背景技术

合成孔径雷达图像又叫SAR图像，属于一种微波雷达成像，与可见光和红外遥感相比，微波遥感具有无可比拟的优点：一、微波能穿透云雾、雨雪，具有全天候、全天时的工作能力。二，微波对地物有一定穿透能力。三，采用侧视方式成像，覆盖面积大。由于SAR图像这些优点，使得SAR图像日益成为变化检测的重要数据源。遥感图像变化检测是指通过对同一地区不同时期的两幅或多幅图像进行比较分析，根据图像之间的差异来获取地物的变化信息。变化检测技术可检测出不同时期遥感图像辐射值及局部纹理的变化信息，该特性使得遥感图像在资源和环境监测，如土地利用和覆盖变化，森林和植被变化，城市扩展等，地理空间数据更新，农业作物生长监测，自然灾害监测与评估，军事领域研究等方面得到的广泛应用。

在变化检测研究中，学者们将现有的多种变化检测方法归为不同的类别，其中最常见的是基于差异图像分析的变化检测方法。该方法通常包括3个关键的步骤：(1)图像预处理；(2)差异图的构造；(3)变化信息的提取。其中：

差异图构造的好坏对变化检测的结果有着重要的影响，差值法和比值法作为两种最基本的方法，分别通过对校正后的两时相遥感图像逐像素相减和相除运算来获得差异图。差值法构造差异图时，差值为0或接近0的认为是不变区域，不为0的认为是变化区域，该方法理论简单、直接，容易掌握，可以较好地保留细节信息，但缺点是易受SAR图像质量和相干斑影响，产生“伪变化”信息。SAR图像中由于相干斑噪声的影响，多采用比值法构造差异图，且比值法对校准误差不敏感。目前在用比值法构造差异图时主要采用对数比或均值比的形式。Dekker提出使用对数比的方法构造差异图，对数比法就是对比值法取对数，它除了可以将乘性噪声转化为加性噪声外，还对比值图像的变化范围进行了压缩，因此削弱了高像素值区域的变化，部分真实变化区域轮廓的像素灰度值与非变化类像素的灰度值比较接近,不利于保留变化区域的轮廓和提高变化检测精度。均值比法就是取对应像素的邻域均值再求比值，它对噪声具有更强的鲁棒性，但是对背景区域也就是未变化区域带来过多的伪变化信息。因此，使用单一类型的差异图进行变化检测会存在检测精度低以及适用范围窄等问题。

因此将单一类型的差异图进行融合在变化检测中起到至关重要的作用，现有的将单一类型的差异图进行融合的方法有基于参数权重的差异图融合和离散小波融合等方法。其中：

离散小波变换融合的方法为：对均值比图和对数比值图分别进行离散小波分解,得到一系列子频带图像，即低频分量，水平方向高频分量，竖直方向高频分量，对角线方向高频分量，在不同的尺度上对各分解层进行融合处理,从而形成融合图像的小波分解表示，最后通过离散小波逆变换得到融合图像。该方法的不足之处是融合的过程比较复杂。

基于参数权重的差异图融合方法，其过程为：对两幅待融合的图像分别得到他们的差值图与对数比值图，提取差值图D_s中保留细节信息较好的部分与对数比值图D_l中的抗噪性能较好的部分，结合两类差异图的优点，按照不同的权重参数α进行融合，融合后的差异图为D，融合公式为D＝α*D_s+(1-α)*D_l，将差值图与对数比值图根据不同的权重进行融合，取α的值从0-1范围进行多次试验，选取融合效果最好的值作为最终α的值得到最终融合后的差异图。该方法的不足之处为：(1)在没有标准参考图的情况下，无法判断融合结果的好坏，其适用范围窄。(2)在参数α的选择时需要进行多次试验来对比融合的效果，参数α不能自适应，需要手动调整参数，操作繁琐。

发明内容

本发明目的在于提出一种基于自适应权值图像融合的SAR图像变化检测方法，以提高检测的精度，同时解决现有技术在图像融合时参数难以选取，参数不能自适应的问题。

为了实现上述目的，本发明实现的步骤包括如下：

(1)读入在不同时刻同一地区获取的两幅SAR图像I₁和I₂，并对这两幅SAR图像I₁和I₂分别进行基于块的权重概率PPB滤波，得到滤波后的两幅图像X₁和X₂；