[发明专利]基于高阶统计特征的多波段雷达图像变化检测方法

摘要

基于高阶统计特征的多波段雷达图像变化检测方法，先输入不同时相的不同波段的SAR遥感图像，再对SAR图像进行预处理，然后对SAR图像进行滤波处理，再对两幅SAR图像进行归一化处理，然后对两幅SAR图像进行配准处理，分别获得各图像的高阶统计特征图，再获得两图像的联合高阶统计特征图；然后产生高阶统计特征差异图，在高阶统计特征差异图中产生检测阈值，再获得由高阶统计特征产生的变化信息，然后对两图像的高阶联合统计特征图进行处理，设置阈值，获取变化信息，对不同特征获得的变化信息进行融合处理，最后输出变化信息图，本发明能够有效地检测到不同时相不同波段SAR图像的变化信息。

主权项

1.基于高阶统计特征的多波段雷达图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入不同时相的SAR遥感图像；步骤2：对SAR图像进行预处理；步骤3：对SAR图像进行滤波处理；步骤4：对两幅SAR图像进行归一化处理；步骤5：对两幅SAR图像进行配准处理；步骤6：分别获得各图像的高阶统计特征图；步骤7：获得两图像的联合高阶统计特征图；步骤8：产生高阶统计特征差异图，把步骤6中所获得的高阶统计特征图进行差值或比值运算，获得不同时相SAR图像的特征差异图。步骤9：在高阶统计特征差异图中产生检测阈值，具体步骤为，步骤9.1：获取特征差异图的直方图，通过直方图的波峰和波谷确定一个大概的阈值T1；步骤9.2：采用自适应的期望值最大化(Expectation Maximization,EM)算法对特征差异图进行处理，获得比较精细的阈值T2；步骤9.3：对步骤9.1和步骤9.2中阈值进行均值处理，获得最后的检测阈值T，即步骤10：获得由高阶统计特征产生的变化信息；由高阶统计矩特征差异图按步骤9的方法产生的阈值来获取变化信息，具体的判断函数为式中的C1表示获取的变化信息，(m,n)表示像素的空间坐标，FMD表示高阶矩特征差异图；获得由高阶统计累积量特征差异图产生的变化信息为C2；步骤11：对两图像的高阶联合统计特征图进行处理，设置阈值，获取变化信息，高阶联合统计特征包括高阶联合矩特征和累积量特征，对联合特征图按步骤9产生阈值，按步骤10进行判断检测，获得的变化信息用C3表示；步骤12：进行融合处理，变化信息的融合处理按式(21)数学模型进行处理，即C(m,n)＝α·C1(m,n)+β·C2(m,n)+γ·C3(m,n)   (21)式中的C表示获取的最终的变化信息，α、β和γ表示权系数，它们分别设为0.25，0.25和0.5；步骤13：输出变化信息图。