[发明专利]一种遥感图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体的说涉及一种利用相等权重的图像融合及基于NSST域的自适应阈值去噪算法来提取遥感图像的变化区域，进而提取SAR遥感图像的处理方法。

背景技术

目前，根据是否需要事先提供已知训练样本对分类器进行监督和训练，变换检测的方法可分为两类。第一类是监督检测方法，需要用已知的分类器进行样本训练，再利用其中已被训练的样本检测图像的变化区域。第二类是非监督检测方法，不需要依靠先验信息，可以直接对两时相图像进行检测。使用第一类需要得到地面真实的参考数据，其成本较高且不易得到，本发明的目的在于解决这一技术问题。

发明内容

鉴于以上所述的技术问题，本发明实施例提供了一种遥感图像处理方法，解决现有技术采用监督检测方法对图像提取变化区域时，需要得到地面真实的参考数据，成本较高且不易得到的技术问题。

本发明实施例提供了一种遥感图像处理方法，其包括：

S1、对两时相SAR遥感图像进行对数变换并进行均值滤波处理；

S2、利用对数比值法生成对数比值差异图，利用均值比值法生成均值比值差异图，用相等权重的图像融合算法对对数比值差异图和得到最终的差异图；

S3、对最终的差异图进行去噪处理；

S4、对最终的差异图进行聚类。

步骤S1中，对数变换的底数为2。

步骤S1中，所述均值滤波处理，其窗口大小设置为3×3。

步骤S2中，所述相等权重的图像融合，其两幅差异图的权重都为0.5。

步骤S3中，使用基于非下采样剪切波变换的自适应阈值去噪算法对最终的差异图进行去噪处理。

本发明实施例提供的一种遥感图像处理方法，有效地减少了检测结果图中的噪声，并提高了对两时相SAR遥感图像进行客观分析的性能指标以及算法运行的时间。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说很明显的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。本发明决不限于下面所提出的任何具体配置和算法，而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。在下面的描述中，没有示出公知的结构和技术，以便避免对本发明造成不必要的模糊。

然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明更全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、材料或者操作以避免模糊本发明的主要技术创意。

本发明实施例提供一种遥感图像处理方法，其包括：

S1、对两时相遥感图像进行以2位底的对数变化，得到两幅基于对数域的图像并进行均值滤波处理，其窗口大小为3×3。

S2、利用对数比值法生成对数比值差异图，利用均值比值法生成均值比值差异图，用相等权重的图像融合算法对对数比值差异图和得到最终的差异图。所述相等权重的图像融合，其两幅差异图的权重都为0.5。

S3、利用基于非下采样剪切波变换的自适应阈值去噪算法处理最终的差异图，以抑制散斑噪声的影响。

S4、对去噪后的差异图进行k-mean聚类获取变化检测结果图。

本发明实施例提供的一种遥感图像处理方法，有效地减少了检测结果图中的噪声，并提高了对两时相SAR遥感图像进行客观分析的性能指标以及算法运行的时间。

本领域技术人员应能理解，上述实施例均是示例性而非限制性的。在不同实施例中出现的不同技术特征可以进行组合，以取得有益效果。本领域技术人员在研究说明书及权利要求书的基础上，应能理解并实现所揭示的实施例的其他变化的实施例。