[发明专利]一种联合分类的多时相全极化SAR影像变化检测方法

摘要

本发明一种联合分类的多时相全极化SAR影像变化检测方法，包括1）对多时相全极化SAR影像进行预处理；2）对经过预处理后的多时相全极化SAR影像自动进行相似度测度差异图和阈值的获取，并计算相应影像功率的方差；3）相应的影像功率的方差决定着先后分类的顺序，相似度测度决定联合分类的策略；4）利用适合全极化SAR影像的Wishart分类器作为联合分类的分类器，对多时相全极化SAR影像进行联合分类。5）通过对比多时相联合分类的分类结果，可以得到变化检测二值图和地物类别变换检测结果。本发明能够同时充分的利用多时相全极化信息获取变化检测的二值影像和相应的地表类别变化影像，可用于多时相全极化SAR影像变化检测。

主权项

1.一种联合分类的多时相全极化SAR影像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对多时相全极化SAR影像进行几何纠正和配准的预处理，得到相应配准之后的影像，对配准之后的影像进行滤波处理；步骤2，获取已配准好的多时相全极化SAR影像相似度测度的差异影像S，相似度测度阈值T，多时相影像在位置(i，j)方差其中t为时相，取1和2；差异影像S的计算方法如下，其中，X¹，X²分别表示时相1，2的q*q的全极化SAR图像协方差矩阵，q代表相应矩阵的维数；n表示进行待处理的极化SAR图像的视数；相似度测度阈值T的计算方法如下，其中，p_u(th)和p_c(th)表示在灰度级为th的条件下差异影像中非变化类别和变化类别的先验概率，u代表非变化类别，c代表变化类别；σ_u(th)和σ_c(th)表示在灰度级为th的条件下差异影像中非变化类别和变化类别的方差；th的取值为0～L‑1，L表示灰度级；多时相影像方差的计算方法如下，其中，和分别表示相同位置(i,j)时相1和2的全极化SAR影像的功率值；步骤3，在多时相全极化SAR影像中人工的选取相同位置不同时相的分类样本点，并分别计算相应时相中各个样本点的聚类中心；步骤4，判断的大小决定首先进行分类的影像，若则首先对时相1中对应位置(i,j)的进行Wishart分类；否则，选择对时相2中对应位置(i,j)的进行Wishart分类，其中，Wishart分类的计算方法如下，其中，表示第t个时相极化SAR图像在位置(i，j)对应的协方差矩阵；表示第t个时相第m个类别的聚类中心；表示和相应聚类中心的距离；Tr(·)表示相应的迹运算；步骤5，记录步骤4中位置(i,j)的所属的分类类别，并对对应位置前后两时相进行相似度判断；若位置(i,j)的相似度测度的差异影像S_ij＜T，认为在不同时相全极化SAR影像位置(i,j)没有发生变化，后分类时相全极化SAR影像在位置(i,j)的分类结果和步骤4中先分类时相的分类结果相同；否则，后分类时相全极化SAR影像在位置(i,j)需单独进行Wishart分类；步骤6，将多时相全极化SAR影像中的每个位置的协方差矩阵进行步骤4和步骤5的处理，直到每个位置对应相应的类别，通过对比多时相全极化SAR影像的分类结果获得每个位置的变化检测二值图和地物类别变换检测结果，检测方法处理完毕。