[发明专利]基于阈值优化的SAR图像变化检测方法

说明书

本发明公开了一种基于阈值优化的合成孔径雷达SAR图像变化检测阈值法，其实现步骤为：(1)输入合成孔径雷达SAR图像和变化参考图；(2)图像预处理；(3)构造差异图；(4)产生初始阈值；(5)生成变化检测图；(6)计算初始阈值的适应度；(7)产生当前更新阈值；(8)计算当前更新阈值的适应度；(9)判断是否到达终止条件；(10)产生最优阈值；(11)得到变化检测图。本发明不需要事先建立模型对差异图直方图中变化像素和未变化像素进行假设分布，可以获得非整数的阈值，可应用于对地震前后地物的变化监测、农作物生长状态的动态监测等。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及图像分割与图像分类识别技术领域中的一种基于阈值优化的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像变化检测方法。该方法可快速检测出两时相合成孔径雷达图像的变化信息，可应用于对地震前后地物变化监测、农作物生长状态的动态监测。

背景技术

随着遥感技术和信息技术的发展，基于合成孔径雷达SAR图像的变化检测由于传感器具有不受时段、天气条件影响等优良特性而在近年内受到了广泛的关注，而阈值技术是图像变化检测中的关键技术之一，阈值技术在合成孔径雷达SAR图像变化检测领域中至关重要。目前关于阈值技术的研究多需要事先建立模型对未变化像素和变化像素进行假设分布，并且只能获得非整数的阈值解，从而降低了变化检测的准确率。

西安电子科技大学在其申请的专利文献“用于变化检测的高斯对数模型单边曲率拟合阈值方法”(专利申请号：201010548359.4，申请公布号：CN102005050A)中提出了一种用于合成孔径雷达SAR图像变化检测的高斯对数模型单边曲率拟合阈值方法。该方法的实现过程为：首先对两幅合成孔径雷达SAR图像构造差异图并求出差异图像的直方图，在直方图上确定单边拟合区域，应用高斯对数模型对单边直方图区域的直方图曲线进行曲率拟合，求出单边拟合区域中曲率拟合误差最小的阈值，确定无变化区域的直方图概率分布函数和初始阈值，根据初始阈值确定基于高斯模型变化区域直方图概率分布函数，最后用最大后验概率方法确定最终阈值，通过该阈值构造合成孔径雷达SAR图像变化检测结果图。该方法虽然能够较好拟合差异图直方图分布，降低变化检测的错误率，但是，该方法仍然存在的不足之处是，需要使用高斯对数模型对单边直方图区域的直方图曲线进行曲率拟合，并且高斯对数模型不能完全拟合差异图直方图的直方图曲线，影响了合成孔径雷达图像变化检测精度。

浙江环球星云遥感科技有限公司在其申请的专利文献“一种基于变化因子的多时相SAR影像变化检测方法”(专利申请号：201710804479.8，申请公布号：CN107689051A)中提出了一种基于变化因子的多时相SAR影像变化检测方法。该方法的实现过程为：(1)对多个时相的合成孔径雷达数据进行辐射校正，生成多时相后向散射系数影像；(2)对多时相后向散射系数影像进行滤波处理，生成多时相滤波影像；(3)对多时相滤波影像进行时序差分运算得到地物发生变化的时间；(4)根据变化因子计算方法生成变化差异图像；(5)对变化差异图像运用阈值分割方法得到地物变化信息。该方法虽然能够降低自然地物季节变化对图像造成的影响，但是，该方法仍然存在的不足之处是，在用阈值分割方法处理差异图时，由于所使用的阈值是整数，导致用整数阈值分割差异图中变化区域与未变化区域的划分界限不够准确的缺点。

发明内容

本发明针对上述现有技术存在的不足，提出了一种基于阈值优化的合成孔径雷达SAR图像变化检测方法。

实现本发明目的的具体思路是，首先预处理输入的合成孔径雷达图像，构造输入图像的差异图，接着产生初始阈值，并根据阈值生成变化检测图，利用Kappa系数计算出阈值的适应度，然后利用径向基函数计算每个候选阈值的替代估计值，利用每个候选阈值的替代估计值和距离度量值计算候选阈值的采样权重值，根据采样权重产生当前更新阈值并得到当前更新阈值的适应度，最后根于阈值适应度大小，产生最优阈值，得到最终的变化检测图。该方法的具体步骤包括如下：

本发明的具体实现步骤如下：