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专利名称：基于邻域对数比值及各向异性扩散的sar图像变化检测方法
技术领域：
本发明属于遥感图像处理领域，涉及遥感图像的变化检测，具体提供一种基于邻 域对数比值及各向异性扩散的SAR图像变化检测方法，可用于对SAR图像变化的检测。
背景技术：
随着合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)技术的快速发展，SAR系统 可以全天候，全天时获取图像数据，是较好的变化检测图像源，遥感图像变化检测是通过对 同一地区的不同时期的两幅遥感图像进行比较分析，根据图像之间的差异得到所需的地物 变化信息。在近十几年来，SAR图像变化检测技术在很多方面得到了应用，例如，森林覆盖 变化，地震区域的定位和灾害评估等领域具有广泛的应用前景。随着计算机和遥感成像技术的不断发展，SAR图像变化检测技术也在不断提高和 改进中，在各国学者的努力下提出了以下几种经典的变化检测算法图像差值法其主要过程是将两幅不同时间相同地域的遥感图像对应像素的灰度 值相减得到差异影像图。理论上，在得到的差值图像上，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。这种方法的优点在于理论相对简单，容易理解和掌握。但是 缺点也比较明显，由于该方法主要通过分析地物光谱值改变的灰度差值图像来实现变化检 测，但在某些情况下，仅仅利用光谱特征的差值图像难以实现地物的变化检测，易产生“伪 变化”信息。图像比值法其主要过程是计算两幅不同时间相同地域的遥感图像对应像素灰度 值的比值以得到差异影像图，其中像素比值为1或近似为1的认为是未发生变化的区域，反 之，远大于或远小于1的认为是发生变化的区域。该方法可以克服乘性噪声的干扰，但该方 法是假设比值图像呈正态分布的，在很多实际问题中该假设并不总是成立的，缺少适应性。分类后比较法其主要过程是采用相同的分类体系分别对两幅不同时间相同地域 的遥感图像进行独立的分类，然后比较分类结果，从中提取变化信息。如果对应像素的分类 类别相同，则认为该像素没有发生变化，反之，发生了变化。该方法可以回避所用多时相遥 感图像数据应获取环境条件不同和传感器不同所带来的辐射归一化问题，并可直接获取变 化的类型，数量，位置。但该方法工作量很大，并且存在精度方面的缺陷。在SAR图像变化检测领域，差异影像图的斑点噪声去除是一个重要的环节，它极 大地影响着后继处理的结果。虽然对差异影像图进行斑噪抑制处理可有效减少斑点噪声对 变化检测结果的影响。但是传统的图像去噪方法，如中值滤波，自适应加权中值滤波，Lee滤 波，kuan滤波，fronst滤波等，细节保持能力较差，常会�：�图像的边缘，会影响最后变化 检测结果的正确性。因此变化检测中图像去噪算法的选取十分重要。

发明内容
本发明要解决的技术问题在于克服上述现有技术的不足，提高SAR图像变化检测的正确率，根据SAR图像变化检测自身的特点，提出一种基于邻域对数比值及自适应窗 口各向异性扩散滤波的SAR图像变化检测方法，可抑制SAR图像的部分斑点噪声，提高变化 检测结果的正确率。本发明的技术方案是利用邻域信息，构建了一个由对数比值算法演化而来的邻 域对数比值方法，根据邻域对数比值方法构造两幅不同时间相同地域图像的差异影像图 Il ；再通过对差异影像图l·进行基于自适应窗口的各向异性扩散滤波处理得到滤波后结果 图Mt，最后对滤波后结果图Mi进行OSTU阈值分割得到变化结果图。其具体实现步骤如 下(1)根据邻域对数比值原理，按照如下步骤构造两幅不同时间相同地域的图像I1, I2的差异影像图込；la)分别取得两时像SAR图像I1, I2在同一位置χ上的像素值邻域集合S1 (χ)和 S2(x)，其大小为 NXN，N e {3,5,7,9}；lb)比较两个邻域集合S1(X) ^P S2(x)的相似性，得到差异图込在位置χ上的像素 灰度值Il(X)
…1 n^ . AogjSi(Xl)) IogjS2(Xl))其中，S1(Xi)和S2(Xi)分别表示图像I1, I2在位置χ上邻域集合S1(X)和S2(X)的 第i个元素，Il(X)值越�。�说明图像I1,12在位置X上的差别越大，则位置X上的像素点属 于变化区域的可能性也越大，反之，该位置像素点属于非变化区域的可能性越大；Ic)对图像I1,12的每一个像素点从左到右，从上到下重复步骤la)和lb)，得到差 异影像图Il;(2)对差异图L进行自适应窗口各项异性扩散滤波处理，得到滤波后的差异图 NIy所述的自适应窗口各向异性扩散滤波处理包括如下步骤2a)根据比值边缘检测原理，以差异图像的位置χ为中心取一个MXM大小的窗口， Me {3，5，7，9}，分别沿着位置χ的4个直线方向，即0°，45°，90°，145°这四个方向，将 窗口分为两个不重叠区域，并计算直线两侧不重叠区域Rl和R2内各N点的灰度均值A和 药，然后求两均值之比
权利要求
1.一种基于邻域对数比值及各向异性扩散的SAR图像变化检测方法，其特征在于如下 步骤(1)根据邻域对数比值NLR方法，构造两幅不同时间相同地域图像I1和I2的差异影像 图IL;(2)对差异图l·进行自适应窗口各项异性扩散滤波处理，得到最终的差异图滤波结果 图 iV/[；(3)利用OSTU大津阈值算法，对最终差异图滤波结果图Mi进行阈值分割，得到变化检 测结果图αν/丄。
2.根据权利要求1所述的基于邻域对数比值及各向异性扩散的SAR图像变化检测方 法，其特征在于所述步骤(1)构造差异影像图l·的步骤如下2a)分别取得两时像SAR图像I1,12在同一位置χ上的像素值邻域集合S1(X)和&(x)， 其大小为 NXN，N e {3,5,7,9}；2b)比较两个邻域集合S1(X)和&00的相似性，得到差异图L在位置χ上的像素灰度 值 Il(X)Z7 (χ) 二 丄 gmin"卿”碰))) NxNtt IogiS2(Xi)) Iog^1(Xi))'其中，S1(Xl)和S2(Xi)分别表示图像I1和I2在位置χ上邻域集合S1(X)和S2(X)的第 i个元素，IJx)值越�。�说明图像1工和I2在位置χ上的差别越大，则位置χ上的像素点属 于变化区域的可能性也越大，反之，该位置像素点属于非变化区域的可能性越大；2c)对图像I1和I2的每一个像素点从左到右，从上到下重复步骤2a)和2b)，得到差异 影像图Ilo
3.根据权利要求1所述的基于邻域对数比值及各向异性扩散的SAR图像变化检测方 法，其特征在于所述步骤( 对差异图l·进行自适应窗口各项异性扩散滤波处理的步骤 如下3a)根据比值边缘检测原理，以差异图像的位置χ为中心取一个MXM大小的窗口， Me {3，5，7，9}，分别沿着位置χ的四个直线方向即0°，45°，90°，145°，将窗口分为两 个不重叠区域，并计算直线两侧不重叠区域Rl和R2内各N点的灰度均值荈和总，然后求两 均值之比4=min(马/ , /冈)，其中i e {1，2，3，4}，分别表示四个方向的两侧不重叠区 域均值之比；设定一个阈值T，当四个方向中的均值比最小值Hiin(Cli) <T时，则差异图的位 置χ被判定为边缘点，同时以差异图像位置χ为中心的自适应窗口方向取Hiin(Cli)方向，反 之，差异图的位置χ被判定为处于均勻区域，窗口设定为一个正方形窗口 ；3b)如果差异图的位置χ被判定为边缘点，则自适应窗口的高度和宽度由以下两个公式决定，其中窗口的高度为
全文摘要
本发明公开了一种基于邻域对数比值及各向异性扩散的SAR图像变化检测方法，它涉及遥感图像处理领域，主要解决SAR图像变化检测的差异图构造受SAR图像斑点噪声影响严重的问题，其实现步骤为(1)根据邻域对数比值方法，构造两幅不同时间相同地域图像I1和I2的差异影像图IL；(2)对差异图IL进行自适应窗口各项异性扩散滤波处理，得到最终的差异图滤波结果图(3)利用OSTU阈值算法，对最终差异图滤波结果图进行阈值分割，得到变化检测结果图用邻域对数比值方法构造差异影像图，可对差异影像图的直方图进行压缩，从而有效去除变化检测结果图中的杂点，自适应窗口各向异性扩散滤波的边缘保持能力良好，不会�：�图像边缘，因此得到的变化检测结果图比较精细。
文档编号G01S13/90GK102096921SQ201110005209
公开日2011年6月15日 申请日期2011年1月10日 优先权日2011年1月10日
发明者付磊, 公茂果, 周智强, 尚荣华, 左弟俊, 曹宇, 李阳阳, 焦李成, 王桂婷, 马文萍, 马晶晶 申请人:西安电子科技大学