專利名稱：一種多時相sar圖像城市區(qū)域變遷變化檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于電子科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種多時相SAR圖像城市區(qū)域變遷變化檢測方法。
背景技術(shù)：
變化檢測是通過分析不同時間獲得的圖像確定地物分布變化情況的一種過程。在民用和軍用領(lǐng)域，變化檢測都有著重要的研究意義。例如，通過對農(nóng)田的監(jiān)視，可以分析作物的生長態(tài)勢；通過對城市發(fā)展用地的調(diào)查，可以評估城市化的發(fā)展情況。在軍用方面，變化檢測技術(shù)可以用于戰(zhàn)場態(tài)勢的估計，有助于及時地改變戰(zhàn)略部署。隨著SAR成像技術(shù)(特別是星載SAR成像技術(shù))和計算機技術(shù)的發(fā)展，獲取SAR 圖像變得越來越便捷。而且，全天時全天候的工作特性也體現(xiàn)了通過SAR獲取多時相遙感圖像的獨特優(yōu)勢，人們可以在短時間內(nèi)不受天氣狀況和光照強度的影響下獲得同一地理位置不同時段的SAR圖像。但從另一方面來說，SAR圖像中固有斑點噪聲的存在使得變化檢測的難度要高于基于多光譜圖像的檢測方法。變化檢測分為有監(jiān)督變化檢測和非監(jiān)督變化檢測兩大類。由于SAR圖像的非平穩(wěn)程度較高，非監(jiān)督變化檢測就成為變化檢測的主要方式。近年來，隨著SAR成像技術(shù)的不斷成熟和成像質(zhì)量的日益提高，基于SAR圖像的多時相變化檢測研究無論在理論研究上還是在具體應(yīng)用上都得到了快速的發(fā)展。隨著圖像信號分解的濾波器設(shè)計理論和相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，近年來在變化域?qū)AR 圖像進行處理的研究逐漸增多，特別是基于小波分析的SAR圖像處理。但是，人們在應(yīng)用小波分析對SAR圖像進行處理時，發(fā)現(xiàn)小波在表示圖像這種二維信號時存在根本性的不足， 因此利用這種工具提高SAR圖像處理的性能空間比較有限。近年來，許多學(xué)者不斷探索和研究，提出了超越傳統(tǒng)小波分析能力的一系列圖像表示工具來彌補小波分析的內(nèi)在缺陷， 這些工具統(tǒng)稱為多尺度幾何分析(Multiscale Geometrical Analysis，MGA)。MGA是一門新興的信號處理技術(shù)，它是一批推動小波分析發(fā)展的信號處理界的學(xué)者不斷提出和發(fā)展的圖像多尺度表示形式，它包括許多種方法RidgelelBrushlet、 Curvelet、Contourlet、Bandelet、Beamlet、Directionlet、禾口 Shearlet，等等。這些 MGA 方法的提出和發(fā)展正是致力于探索一種嶄新的高維函數(shù)最優(yōu)表示方法，彌補小波分析的不足。這些方法除了具有小波分析的優(yōu)良特性之外，更重要的是在構(gòu)造的過程中使用了具有各向異性的基函數(shù)，因此能夠稀疏地逼近各種奇異曲線或曲面。MGA作為最優(yōu)表示二維圖像信號的有效工具，已經(jīng)受到了眾多學(xué)科領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)重，已經(jīng)開始探索把MGA方法運用到圖像處理的不同領(lǐng)域，并取得了很好的效果。上述提到的各種MGA工具的提出在對圖像這種二維信號進行表示上均具有小波分析無可比擬的優(yōu)點-可以同時對圖像進行局部化、多尺度、多方向的表示，但它們之間也存在固有的差別，在不同的圖像處理應(yīng)用中所表現(xiàn)出來的特點互有各異。在對圖像的邊緣或脊這些奇異性信息的表示上Shearlet方法在性能上更具有獨特的優(yōu)勢，它通過具有高度各向異性的基以最優(yōu)稀疏表示的形式更細致、更準(zhǔn)確地刻畫圖像中的邊緣或脊，對不同粗細程度的邊緣或脊描述得更有效，對這些奇異性信息的方向敏感性更強。換句話說，Shearlet方法在對圖像中的邊緣或脊這類奇異性信息在尺度、位置和方向上能提供更準(zhǔn)確更有效的表達效果。圖像經(jīng)過Shearlet變換后每級分解先將圖像分解成一個逼近系數(shù)子帶(主要表現(xiàn)圖像的低頻信息，包含圖像的絕大多數(shù)能量)和多個方向子帶(主要反映圖像在不同方向上的高頻信息，包含圖像各個方向的細節(jié)特征)。而且，由于Shearlet方法是一種對圖像進行的多尺度變換，因而也特別適用于從含有噪聲的圖像中完成結(jié)構(gòu)化信息的提取。由于SiearIet是一種能夠高效表示圖像細節(jié)信息的MGA方法，在刻畫圖像的各種結(jié)構(gòu)化特征方面具有獨特的優(yōu)勢，因此它特別適合于像城市區(qū)域這種具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的地物類目標(biāo)的變化檢測。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種多時相SAR圖像城市區(qū)域變遷變化檢測方法，解決了現(xiàn)有檢測方法不適合于城市區(qū)域這種具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的地物類目標(biāo)的變化檢測的問題。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種多時相SAR圖像城市區(qū)域變遷變化檢測方法， 具體按照以下步驟實施步驟1 采集同一地域不同時期的兩幅多時相SAR圖像，進行幾何校正和輻射校正；步驟2 對步驟1得到的校正后的同一地域不同時期的兩幅多時相SAR圖像進行處理，得到變化檢測結(jié)果。本發(fā)明的特點還在于，其中步驟2對步驟1得到的校正后的同一地域不同時期的兩幅多時相SAR圖像進行處理，具體按照以下步驟實施步驟a 多時相圖像的Shearlet變換，采用Laplacian金字塔分解和帶通濾波器濾波，采用3_4級分解，每一級分解為 4-8個子帶方向，變換后得到圖像在不同尺度、不同方向子帶內(nèi)的Shearlet系數(shù)圖像；步驟b 子帶差別圖的確立，將兩幅SAR圖像的Shearlet系數(shù)在各個方向子帶對應(yīng)地相減，然后取絕對值，具體按照如下表達式來執(zhí)行
權(quán)利要求
1.一種多時相SAR圖像城市區(qū)域變遷變化檢測方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施步驟1 采集同一地域不同時期的兩幅多時相SAR圖像，進行幾何校正和輻射校正； 步驟2 對步驟1得到的校正后的同一地域不同時期的兩幅多時相SAR圖像進行處理， 得到變化檢測結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多時相SAR圖像城市區(qū)域變遷變化檢測方法，其特征在于，所述步驟2對步驟1得到的校正后的同一地域不同時期的兩幅多時相SAR圖像進行處理，具體按照以下步驟實施步驟a 多時相圖像的Shearlet變換，采用Laplacian金字塔分解和帶通濾波器濾波，采用3_4級分解，每一級分解為4_8個子帶方向，變換后得到圖像在不同尺度、不同方向子帶內(nèi)的Shearlet系數(shù)圖像； 步驟b:子帶差別圖的確立，將兩幅SAR圖像的Shearlet系數(shù)在各個方向子帶對應(yīng)地相減，然后取絕對值，具體按照如下表達式來執(zhí)行其中，O+J),為SAR圖像Ik，k= 1，2在尺度1方向子帶d中對應(yīng)位置為(i，j)的 Shearlet系數(shù)，DM1,^!, j)為尺度1方向子帶d中對應(yīng)位置為(i，j)的差別值； 步驟c 通過統(tǒng)計分類獲取子帶變化圖，采用Bayesian分類來完成，將DM1,d(i，j)對應(yīng)的變化類屬記為^i，j)，按照模式分類中最大后驗分類的準(zhǔn)則來確定變化的類屬情況變化類 。hanged”或無變化類“Wun。hanged”， 其依據(jù)的表達式為Chd{i, j) = argmax P{wm\DMhd(i, j))，^m ^ changed，她unchanged j在上述表達式中，Di . .、、 PlAWm)P(DMl,d(j^)\Wm) 1P{wm\DMld{l,j))=、‘..、丨~G ψchanged,Wunchanged)，2_uPlAWm)P(DMlAl^)\Wm)wm其中，Pu(Wm)為類屬 Wm 的先驗概率且 Pu (Wehanged)+Pu (Wmehanged) = Lp(DMu^j) Iwffl) 為在類屬wm給定的條件下差別值DM1Ji, j)對應(yīng)的似然性值；確定 。hang和“wm。hang:類的先驗概率PuW以及計算P^MuG，j) |wffl)假設(shè) P(DM1JLj) |wffl)近似服從高斯分布，子帶差別圖的直方圖呈現(xiàn)一種“尖峰值、長拖尾”的非高斯分布形式，將這種分布形式用高斯混合模型來表達P (DMlj d(i, j)) = Pi, d (wchanged) ρ (DMlj d(i, j) I Wchanged)+P1, d (Wunchanged) ρ (DM1, d (i， j) |wm。hangJ，w。hangral類和t 類所對應(yīng)的P(DM1JLj) |wffl)通過各自對應(yīng)的均值和方差來計算；Pu(Wm)和pQMuG，j) |wffl)對應(yīng)的均值與方差參數(shù)的估計采用期望最大化算法； 接著，按照如下規(guī)則確立尺度1方向子帶d中對應(yīng)位置為(i，j)的變化類屬值，從而獲得多尺度子帶變化圖
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多時相SAR圖像城市區(qū)域變遷變化檢測方法，首先采集同一地域不同時期的兩幅多時相SAR圖像，進行幾何校正和輻射校正；其次對校正后的同一地域不同時期的兩幅多時相SAR圖像進行處理，得到變化檢測結(jié)果。本發(fā)明檢測方法，路線簡單、切實可行，易于實現(xiàn)，是專門針對城市遙感圖像的應(yīng)用而提出的。對于呈現(xiàn)復(fù)雜多結(jié)構(gòu)化特征的城市區(qū)域的空時變遷變化檢測，本發(fā)明方法具有獨特的圖像表示優(yōu)勢。
文檔編號G06T7/00GK102176014SQ20111002091
公開日2011年9月7日 申請日期2011年1月19日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月19日
發(fā)明者孫強 申請人:西安理工大學(xué)