基于判別隨機場的無監(jiān)督sar圖像變化檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于合成孔徑雷達圖像變化檢測【技術(shù)領(lǐng)域】，公開了基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法。該基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法，包括以下步驟：通過合成孔徑雷達獲取原始兩時相圖像；提取出原始第k時刻圖像的圖像特征，k取1和2，將原始兩時相圖像作灰度值的差值運算，得到差值圖像，得出差值圖像中第i像素點的灰度值的歸一化值；針對差值圖像中的第i像素點，構(gòu)造第一特征向量和第二特征向量；在差值圖像中，對每個像素點分別計算變化類能量函數(shù)和非變化類能量函數(shù)；在差值圖像中，根據(jù)每個像素點的變化類能量函數(shù)和非變化類能量函數(shù)的大小關(guān)系，判斷對應(yīng)像素點在原始兩時相圖像中有沒有發(fā)生變化。
【專利說明】基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于合成孔徑雷達圖像變化檢測【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]合成孔徑雷達(SAR)以其能夠全天時全天候工作的特點越來越成為圖像獲取的主要工具，其不受光線、環(huán)境等影響。但其成像方式不可避免的引入相干斑噪聲，這也為SAR圖像的處理帶來了困難與挑戰(zhàn)。而變化檢測則是圖像處理的一個重要分支，變化檢測在災(zāi)害評估、城市化進程檢測、軍事目標(biāo)探測等領(lǐng)域有著重要的意義。因此獲得高精度、高抗干擾能力、高速度、普適性的變化檢測方法成為現(xiàn)在研究的熱點。
[0003]變化檢測一般分為有監(jiān)督和無監(jiān)督的變化檢測算法。雖然有監(jiān)督的算法有時可以獲得比較理想的檢測結(jié)果，但是要求知道真實變化信息，或者需要大量的有標(biāo)記訓(xùn)練樣本，而這些在實際應(yīng)用中往往是很難做到的。所以無監(jiān)督的變化檢測能更好的迎合實際工作的需要，具有重要意義。傳統(tǒng)的無監(jiān)督變化檢測方法有例如圖像差值法，圖像比值法，后分類比較法，圖像回歸法，植被索引法等。這些變化檢測方法實現(xiàn)簡單，但通常并不能取得理想結(jié)果，近年來又有學(xué)者提出了諸多新的變化檢測算法，其中基于馬爾科夫隨機場(MRF)的變化檢測是其中一種重要的思想，該算法由L.Bruzzone于2000年提出，由于其利用了鄰域信息所以具有很好的趨于一致性，隨后T.Kasetkasem等學(xué)者在此基礎(chǔ)上進行了諸多改進并獲得了很好的處理效果。然而MRF在進行似然項建模時只考慮了該點的灰度信息，并且認為各個像素點之間條件獨立，而這一假設(shè)并不符合客觀事實；并且MRF在建模時只利用了該點的灰度信息，故其的可擴展性受到了很大的局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提出基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法。該基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法可用于對SAR圖像進行地物狀態(tài)變化監(jiān)測與評估，能夠靈活運用特征信息，且充分利用全圖信息，具有變化檢測結(jié)果準(zhǔn)確度高的特點。
[0005]為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以實現(xiàn)。
[0006]基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0007]S1:通過合成孔徑雷達獲取原始兩時相圖像，原始兩時相圖像為原始第I時刻圖像以及原始第2時刻圖像；提取出原始第k時刻圖像的圖像特征，k取I和2，所述原始第k時刻圖像的圖像特征包括:原始第k時刻圖像的灰度值矢量Uk，原始第k時刻圖像的灰度值矢量Uk的第i個元素為:原始第k時刻圖像中第i像素點的灰度值i取I至M，M為原始第I時刻圖像的像素點的總數(shù)；
[0008]將原始兩時相圖像作灰度值的差值運算，得到差值圖像，得出差值圖像中第i像素點的灰度值的歸一化值；針對差值圖像中的第i像素點，構(gòu)造第一特征向量和第二特征
向量;[0009]S2:在差值圖像中，當(dāng)任一像素點的灰度值的歸一化值大于設(shè)定的標(biāo)記場門限T時，將對應(yīng)的像素點的灰度值的歸一化值更新為I ;任一像素點的灰度值的歸一化值小于或等于設(shè)定的標(biāo)記場門限T時，將對應(yīng)的像素點的灰度值的歸一化值更新為-1 ；
[0010]在差值圖像中，對每個像素點分別計算變化類能量函數(shù)和非變化類能量函數(shù)；在差值圖像中，如果第i像素點的變化類能量函數(shù)小于非變化類能量函數(shù)，將第i像素點的
灰度值的歸一化值Δ?/f更新為I ;否則，將第i像素點的灰度值的歸一化值Δ?/f更新
為-1 ;當(dāng)每個像素點的灰度值的歸一化值不再變化時，判斷第i像素點的灰度值的歸一化
值Δ?/f的大??；如果Δ?/f = 1，則說明對應(yīng)的像素點在原始兩時相圖像中發(fā)生變化；如
果Δ?/f = -1，則說明對應(yīng)的像素點在原始兩時相圖像中沒有發(fā)生變化。
[0011]本發(fā)明的特點和進一步改進在于:
[0012]在步驟SI中，差值圖像中的第i像素點的灰度值Λ0)為
【權(quán)利要求】
1.基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法，其特征在于，包括以下步驟: 51:通過合成孔徑雷達獲取原始兩時相圖像，原始兩時相圖像為原始第I時刻圖像以及原始第2時刻圖像；提取出原始第k時刻圖像的圖像特征，k取I和2，所述原始第k時刻圖像的圖像特征包括:原始第k時刻圖像的灰度值矢量Uk，原始第k時刻圖像的灰度值矢量Uk的第i個元素為:原始第k時刻圖像中第i像素點的灰度值，i取I至M，M為原始第I時刻圖像的像素點的總數(shù)；將原始兩時相圖像作灰度值的差值運算，得到差值圖像，得出差值圖像中第i像素點的灰度值的歸一化值；針對差值圖像中的第i像素點，構(gòu)造第一特征向量和第二特征向量； 52:在差值圖像中，當(dāng)任一像素點的灰度值的歸一化值大于設(shè)定的標(biāo)記場門限T時，將對應(yīng)的像素點的灰度值的歸一化值更新為I ;任一像素點的灰度值的歸一化值小于或等于設(shè)定的標(biāo)記場門限T時，將對應(yīng)的像素點的灰度值的歸一化值更新為-1 ；在差值圖像中，對每個像素點分別計算變化類能量函數(shù)和非變化類能量函數(shù)；在差值圖像中，如果第i像素點的變化類能量函數(shù)小于非變化類能量函數(shù)，將第i像素點的灰度值的歸一化值更新為I;否則，將第i像素點的灰度值的歸一化值么^/=更新為-1 ；當(dāng)每個像素點的灰度值的歸一化值不再變化時，判斷第i像素點的灰度值的歸一化值 的大?。蝗绻?/f =1，則說明對應(yīng)的像素點在原始兩時相圖像中發(fā)生變化；如果AU(；} = -1，則說明對應(yīng)的像素點在原始兩時相圖像中沒有發(fā)生變化。
2.如權(quán)利要求1所述的基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法，其特征在于，在步驟SI中，差值圖像中的第i像素點的灰度值A(chǔ)U⑴為:ΔΙ/(/) 二;按照以

…AUU) -mm(AUU])下公式得出第i像素點的灰度值的歸一化值:
3.如權(quán)利要求1所述的基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法，其特征在于，在步驟SI中，所述原始第k時刻圖像的圖像特征包括:原始第k時刻圖像的半方差圖特征矢量felk、間隙度特征矢量fe2k、以及灰度共生特征矢量fe3k ;原始第k時刻圖像的半方差圖特征矢量中的第i個元素為:原始第k時刻圖像中第i像素點對應(yīng)的半方差圖特征純;原始第k時刻圖像的間隙度特征矢量的第i個元素為:原始第k時刻圖像中第i像素點對應(yīng)的間隙度特征;原始第k時刻圖像的灰度共生特征矢量為:原始第k時刻圖像中第i像素點對應(yīng)的灰度共生特征fe$; 按照以下公式得出第i像素點對應(yīng)的差值半方差圖特征Afel(i)、第i像素點對應(yīng)的差值間隙度特征Afe2(i)、第i像素點對應(yīng)的差值灰度共生特征Afe3(i):
4.如權(quán)利要求2或3所述的基于判別隨機場的無監(jiān)督SAR圖像變化檢測方法，其特征在于，在步驟SI中，在針對差值圖像中的第i像素點，構(gòu)造出第一特征向量和第二特征向量之后，提取訓(xùn)練樣本；所述提取訓(xùn)練樣本包括以下步驟:在差值圖像中，當(dāng)任一像素點的灰度值的歸一化值大于第一設(shè)定門限Tl時，將對應(yīng)的像素點的灰度值的歸一化值更新為I ;當(dāng)?shù)谌我幌袼攸c的灰度值的歸一化值小于第二設(shè)定門限T2時，將對應(yīng)的像素點的灰度值的歸一化值的更新為-1 ；T1>T2 ;提取所有經(jīng)過更新后的像素點的灰度值的歸一化值作為訓(xùn)練樣本； 在步驟SI之后，設(shè)置Iii (Y)中每個元素的權(quán)重的初始值，將Iii (Y)中每個元素的權(quán)重的初始值組成列向量Wtl ;設(shè)置Uu (Y)中每個元素權(quán)重的初始值，將Uu(Y)中每個元素的權(quán)重的初始值組成列向量Vci ; 按照以下公式對W0和Vtl進行迭代處理，直到達到預(yù)定迭代次數(shù)P ；

【文檔編號】G06T7/00GK103810705SQ201410033596
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年1月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月23日
【發(fā)明者】李明, 安琳, 吳艷, 朱華慧, 王帥 申請人:西安電子科技大學(xué)