專利名稱：基于非局部均值的sar圖像變化檢測差異圖生成方法
基于非局部均值的SAR圖像變化檢測差異圖生成方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于SAR圖像變化檢測技術(shù)領(lǐng)域，涉及SAR圖像變化檢測中的差異圖生成階段。具體地說是提出了一種基于非局部思想的SAR圖像變化檢測差異圖生成方法，用于生成包含更多有效信息，并能一定程度上抑制噪聲的差異信息圖，便于后續(xù)分析處理，提高 SAR圖像變化檢測精度。
背景技術(shù)：
SAR圖像變化檢測是從不同時(shí)間獲取同一地理區(qū)域的多時(shí)相遙感影像，定性地分析和確定地表變化過程和特征的技術(shù)。由于與光學(xué)遙感系統(tǒng)相比，SAR系統(tǒng)具有全天時(shí)、全天候獲取數(shù)據(jù)的能力，所以SAR圖像變化檢測技術(shù)正廣泛的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，例如環(huán)境監(jiān)控，農(nóng)業(yè)研究，城市區(qū)域研究，森林監(jiān)控等方面。
差異圖生成是SAR圖像變化檢測的重要部分，通過對兩幅不同時(shí)間在同一地域上的SAR圖像進(jìn)行比較得到差異信息圖，以供后續(xù)分析產(chǎn)生變化/未變化二值圖像，差異信息圖精度高低也直接影響變化檢測的性能。SAR圖像變化檢測中，差異圖的生成是對經(jīng)過預(yù)處理(包括圖像配準(zhǔn)和輻射校正)的SAR圖像進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算，主要經(jīng)過差值運(yùn)算，比值運(yùn)算， 對數(shù)比值運(yùn)算得到初步的差異信息圖，通過對信息圖進(jìn)行圖像分割就可以得到最終的二值圖像。
非局部均值思想常用于圖像去噪，是對雙邊濾波的一個(gè)推廣，圖像中往往包含有許多冗余信息，充分利用這些冗余信息為去除圖像噪聲服務(wù)，這是非局部平均濾波模型的主要思想。冗余信息即是指圖像中部分區(qū)域灰度的相似程度，根據(jù)相似度來進(jìn)行平滑去噪是非局部均值圖像去噪的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。非局部均值(NL-means)模型的主要特點(diǎn)是該方法不是用圖像中單個(gè)像素的灰度值進(jìn)行比較，而是對該像素周圍的整個(gè)灰度的分布狀況進(jìn)行比較，根據(jù)灰度分布的相似性來貢獻(xiàn)權(quán)值。
SAR圖像變化檢測中對經(jīng)過配準(zhǔn)和輻射校正的SAR圖像進(jìn)行比較生成差異圖是至關(guān)重要且必不可少的一步，差異圖的質(zhì)量直接決定后續(xù)分析處理的精確度，進(jìn)而影響到整個(gè)SAR圖像變化檢測系統(tǒng)的性能。
在現(xiàn)有的最為常用的SAR圖像變化檢測差異圖生成方法中，對數(shù)比值法對變化區(qū)域不敏感，漏檢率較高，均值比值法易將未變區(qū)域歸于變化區(qū)域，誤檢率較高，都直接導(dǎo)致檢測總錯(cuò)誤數(shù)較大。而差異圖像的生成至關(guān)重要，如果差異圖中本來含有較多的噪聲成分， 對后續(xù)的分析正確率有直接影響，進(jìn)而決定整個(gè)變化檢測系統(tǒng)的正確率。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有的差異圖生成方法產(chǎn)生的差異圖質(zhì)量不高，信息丟失較多的問題，提出了基于非局部均值生成差異圖方法，針對SAR圖像變化檢測的特點(diǎn)，以像素平滑指數(shù)作權(quán)重將非局部均值引入差異圖生成過程，對初步差異圖進(jìn)行修正，提高檢測精度，生成了包含有效信息更多的差異圖，與其它現(xiàn)有的方法相比能夠產(chǎn)生更便于后續(xù)處理的差異圖像。一句話，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題就是提高差異圖精度和質(zhì)量，使生成的 SAR差異信息圖更能體現(xiàn)變化區(qū)域的信息。
本發(fā)明的技術(shù)方案是基于非局部均值SAR圖像變化檢測差異圖生成具體實(shí)現(xiàn)步驟包括有
步驟I通過星載合成孔徑雷達(dá)獲取兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像，將獲取的兩幅SAR圖像，輸入到安裝有矩陣實(shí)驗(yàn)室和Visual C++6. O軟件的計(jì)算機(jī)中，利用相關(guān)軟件處理，相關(guān)軟件包括矩陣實(shí)驗(yàn)室和Visual C++6. O軟件和計(jì)算機(jī)配置的軟件工具，處理包括濾波去噪，輻射校正與幾何配準(zhǔn)的預(yù)處理，得到SAR圖像I1和圖像12。
步驟2采用Matlab或C++中其中之一編程,或使用Matlab和C++混合編程實(shí)現(xiàn)對兩幅SAR圖像I1和圖像I2構(gòu)造比值差異圖巧采用Matlab或C++中其中之一單獨(dú)iI編程，或者米用Matlab和C++混合編程均可實(shí)現(xiàn)構(gòu)造比值差異圖。
步驟3遍歷比值差異圖像Dr的每個(gè)像素，計(jì)算差異圖像上每個(gè)像素點(diǎn)的平滑指數(shù)矩陣其中，μ (χ)為以像素點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)的像素值均值，σ (χ)為以像素點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)像素值方差。平滑指數(shù)矩陣在計(jì)算中為平滑指數(shù)矩陣形式，平滑指數(shù)矩陣是圖形中每個(gè)像素點(diǎn)平滑指數(shù)的集合。
步驟4對兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像I1、圖像I2分別進(jìn)行非局部均值修正， 得到經(jīng)過非局部均值濾波過的SAR圖像NL(I1)和NL(I2),在計(jì)算中，NL(I1)和NL(I2)分別為SAR圖像I1、圖像I2每個(gè)像素點(diǎn)經(jīng)過非局部均值處理后生成的新的像素矩陣，每個(gè)像素點(diǎn)的非局部均值修正像素值按以下公式計(jì)算，$，其中ΡΡ7是指以像素點(diǎn)i為中心的半徑為r的搜索窗口，xp是像素點(diǎn)P的像素值，·e K")是像素點(diǎn)i和在搜索窗口內(nèi)像素點(diǎn)P的相似度權(quán)重，且滿足O < wip < I和Wip =1 ^為非局部濾波后的像素矩陣中第i個(gè)像素點(diǎn)的像素值。
步驟5將經(jīng)過非局部均值濾波過的SAR圖像NL(I1)和NL(I2)作比值運(yùn)算得到非局部均值濾波比值圖DNK，Z)ra = S|]唭中NL(I1), NL(I2)分別為SAR圖像I1和圖像I2經(jīng)過非局部均值濾波后的圖像。經(jīng)過非局部均值濾波后的圖像包含更多有效變化細(xì)節(jié)，本發(fā)明充分利用非局部均值對圖像噪聲的抑制作用，將非局部均值引入差異圖生成階段，通過非局部均值修正初步差異圖，獲得包含更多有效變化細(xì)節(jié)并克服噪聲的高質(zhì)量差異信息圖率。
步驟6將平滑指數(shù)作為權(quán)重對比值差異圖Dk和非局部修正后的比值圖像Dnk求和， 得到最終的差異圖像W = PA+(I-句* &，即圖像DI為SAR圖像I1和圖像I2的差異信息圖，保存數(shù)據(jù)，作為下一步差異圖分析的圖像源。
本發(fā)明首先對兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像構(gòu)造比值差異圖，然后求出比值差異圖的各個(gè)像素點(diǎn)的平滑指數(shù)，接著對兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像利用非局部均值方法修正各個(gè)像素值，再將非局部均值濾波后的兩幅圖像作比值，再以平滑指數(shù)作為權(quán)重對比值圖和非局部濾波比值圖求和，最后得到差異信息圖像。
平滑指數(shù)是評價(jià)圖像的重要指標(biāo)，是對每個(gè)像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的方差和均值的比值，像素點(diǎn)的平滑指數(shù)越大，代表此像素點(diǎn)為圖像邊緣部分；像素點(diǎn)的平滑指數(shù)越小，代表此像素點(diǎn)為處于圖像中非邊緣的勻質(zhì)區(qū)域。相對而言，勻質(zhì)區(qū)域內(nèi)冗余信息較多，可以通過以平滑指數(shù)為權(quán)重，將非局部均值修正過的像素值引入到差異圖構(gòu)造過程中，即在生成差異圖的過程中，可以結(jié)合本來的比值信息和非局部思想對圖像進(jìn)行修正，貢獻(xiàn)一定的權(quán)重，產(chǎn)生更為合理的差異圖。
本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)還在于步驟4中對于SAR圖像進(jìn)行非局部均值修正具體實(shí)現(xiàn)步驟包括有
4. I遍歷SAR圖像I每個(gè)像素點(diǎn)i，計(jì)算像素點(diǎn)i和在搜索窗口內(nèi)像素點(diǎn)P的相似度權(quán)重*
權(quán)利要求
1.一種基于非局部均值SAR圖像變化檢測差異圖生成方法，其特征在于基于非局部均值SAR圖像變化檢測差異圖生成具體實(shí)現(xiàn)步驟包括有步驟I通過星載合成孔徑雷達(dá)獲取兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像，將獲取的兩幅 SAR圖像，輸入到安裝有矩陣實(shí)驗(yàn)室軟件的計(jì)算機(jī)中，利用相關(guān)軟件處理，經(jīng)過濾波去噪，輻射校正與幾何配準(zhǔn)的預(yù)處理，得到SAR圖像I1和圖像I2 ；步驟2采用Matlab或C++中其中之一編程,或使用Matlab和C++混合編程實(shí)現(xiàn)對兩幅SAR圖像I1和圖像I2構(gòu)造比值差異圖
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于非局部均值SAR圖像變化檢測差異圖生成方法，其特征在于步驟4中對于SAR圖像進(jìn)行非局部均值修正具體實(shí)現(xiàn)步驟包括有.4. 1遍歷SAR圖像I每個(gè)像素點(diǎn)i，計(jì)算像素點(diǎn)i和在搜索窗口內(nèi)像素點(diǎn)P的相似度權(quán)重V，
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于非局部均值的SAR圖像變化檢測差異圖生成方法。實(shí)現(xiàn)過程主要包括先對經(jīng)過預(yù)處理的兩幅不同時(shí)間相同地域的SAR圖像構(gòu)造比值圖，然后求出比值圖的平滑指數(shù)矩陣，接著對兩幅SAR圖像運(yùn)用非局部均值濾波，再將非局部均值處理后的兩幅圖像作比值運(yùn)算，再將平滑指數(shù)作為權(quán)重對比值和非局部均值濾波比值圖求和，最后生成差異圖像。本發(fā)明在生成差異圖階段利用圖像平滑指數(shù)特性，在平滑指數(shù)大的圖像邊緣，充分發(fā)揮像素值本身的決定性作用，保持差異圖邊緣信息，在平滑指數(shù)小的勻質(zhì)區(qū)域，用非局部均值對其像素進(jìn)行修正，可以有效抑制噪聲，更好地表示變化真實(shí)情況，得到質(zhì)量更佳的差異信息圖，保證了后續(xù)分析能有較好的結(jié)果。
文檔編號G06T5/50GK102930519SQ20121034677
公開日2013年2月13日 申請日期2012年9月18日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月18日
發(fā)明者公茂果, 焦李成, 陳默, 馬晶晶, 李瑜, 賈萌, 翟路, 王爽, 王桂婷, 馬文萍 申請人:西安電子科技大學(xué)