基于方向信息测度的SAR图像目标变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于方向信息测度的图像目标变化检测方法，主要解决传统方法对含有高强度噪声的目标变化检测抗噪性能差，检测精度低的缺点。其实现过程包括：（１）利用方向测度提取两幅时相的方向信息；（２）由两幅时相的方向信息测度的差值构造差异图；（３）针对差异图，采用模糊Ｃ均值聚类方法，得到变化目标的大致轮廓；（４）根据目标的大致轮廓，确定目标的中心点及包含目标信息的区域块；（５）对含有变化目标信息的区域块滤波，相减得到差异区域块，每个块用最大类间阈值的方法提取变化的目标。本发明专利技术具有抗噪性强，检测变化目标精确度高的优点，可用于检测多时相ＳＡＲ图像变化的目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，涉及图像目标变化检测方法，适用于两幅不同 时相SAR图像中含有目标变化信息，被噪声严重污染的变化检测。
技术介绍
变化检测旨在通过同一地区不同时期的图像间的差异来得到感兴趣的地物变化 信息，它是开展森林资源调査、土地利用、覆盖变化研究、环境灾害评估、城市规 划和国防军情监控等对地观测应用中的关键技术，具有迫切的需要和广泛的应用前景。合成孔径雷达SAR具有全天候，全天时的特点，是很好的变化检测信息源，研 究SAR图像变化检测技术有着非常广阔的应用前景。变化检测是遥感领域研究的重点和热点问题，许多学者从不同的角度对现有 的变化检测方法进行了分类、分析。变化检测方法主要考虑图像对图像的检测，是 在像元级水平上发展起来的检测方法。现有的变化检测方法可以归纳为两大类:一类 是监督检测法，另一类是非监督检测法。前者是指根据地面真实数据来获取变化区 域的训练样区，从而进行变化检测；后者是直接对两个不同时相的数据检测而不需 要任何额外的信息。由于地面的真实信息不容易得到，因此非监督的变化检测方法 是常用的变化检测方法。非监督检测法通常做法是直接比较同一位置不同时相的像 元特征值来检测变化，通常采用数学变换的方式产生不同时相间的差异影像，再对 差异影像进行阈值化处理，从中提取变化区域。在现阶段，从数据源的角度还提出 了影像和数字线划图、影像和地图、DEM、 DOM与影像的变化检测方法。从影像 是否配准角度出发，提出了先配准影像再变化检测和变化检测与影像配准同时进行 的方法。从算法的角度而言，许多学者提出了多种方法的综合使用，这些方法包括 使用人工神经网络、马尔科夫随机场、数学形态学和模糊逻辑等。尽管各种变化检测方法已经广泛的应用到诸多领域，然而，从整体上来说变化 检测仍然存在着不少的困难和问题有待深入的研究和解决。如变化的阈值选择，而 且在一些噪声较强的情况下对人工目标检测精确度不高，且大多是半自动和手工的 检测方法为主。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述已有问题的缺点，提出了一种基于方向信息测度的 SAR图像目标变化检测方法，以自动实现SAR图像目标检测，并提高目标的检测精度。实现本专利技术目的技术方案是先检测两幅时相中的强目标并提取出相应的目标 点，再通过两幅图像目标点之间相对位置关系的相似程度来确定图像的变化情况。其具体步骤包括如下(1) 选取两幅不同时相的SAR图像，时相中包含有目标变化信息，且目标信息受到噪声严重污染；(2) 针对选取的单幅图像，设定窗口的尺度，作为该中心点的邻域，按角度分 为0。，45。,90。和135。四个不同的方向，将窗口分成2个相等的区域_/;和/2，每个方 向分成的两个区域为一组；(3) 分别计算每组中两个不同区域像素值的平均值mea"(/;)和mea"(/J ;(4) 计算这两个均值的差值踏(6>)=画"(,)广画"(/2)0，6 = 00,450，900，1350 按照4个方向得到4个不同的差值，选取4个中最大值作为该像素点的方向测 度为M=Ma;c(|d#(e)|)且该点的方向为6> = arg(Ma:(l ^T(^) |));(5) 利用方向测度分别提取两时相的方向信息测度，由两时相的方向信息测度 的差值构造差异(6) 针对差异图，采用模糊C均值聚类的方法，将差异图分为3类，并将含有 目标变化的信息集中在一类，由此类得到变化目标的大致轮廓；(7) 根据目标的大致轮廓，确定目标的中心点及包含目标信息的区域块；(8) 在两幅不同时相SAR图像中，对含有变化目标信息的区域块进行滤波，并 将滤波后的两时相区域块相减得到差异区域块，对每个差异区域块用最大类间方差 阈值的方法提取其变化的目标。本专利技术与现有的技术相比具有以下优点1. 由于目标的方向信息受噪声影响不大，本专利技术利用方向信息测度确定包含目 标变化信息的区域块，具有较强的抗噪性；2. 本专利技术采用方向信息测度的变化确定包含变化目标信息的区域块后，对区域块再单独作变化检测，二次变化检测，提高了检测精度；3.本专利技术是确定每个包含变化目标的区域块，单独针对每个区域块用阈值方法提取目标，而一般传统方法在得到差异图后，为了得到检测目标，阈值的方法是针对整个图像取阈值，这个阈值是不合适的，相比一般传统方法，提高了检测精确性。附图说明图l是本专利技术的实现流程示意图2是本专利技术中方向信息测度4个方向图3是本专利技术中滤波的窗口图4是本专利技术中试验两幅不同时相遥感图像；图5是对试验图像提取的方向信息测度图6是试验图像方向测度差异图7是对试验图像方向测度差异图分类后得到的变化目标轮廓图；图8是在原始两幅图像中确定含有目标变化信息的区域块；图9是含有目标变化信息的区域块的差异图；图10是针对每个差异块提取的变化目标；图11是试验最终的变化检测结果。具体实施例方式如图1所示，本专利技术的具体实施过程如下步骤1.选取两幅不同时相的SAR图像。实验图像选取的是机场区域的两幅不同时相的SAR图像，如图4所示，其中图4(a)为第一时相，图4(b)为第二时相，变化信息为飞机目标的变化，不同时相SAR图像中包含有目标变化信息，且目标信息受到噪声严重污染。步骤2.对选取两幅不同时相的SAR图像分别提取方向信息。2a)针对选取的单幅图像，设定窗口的尺度，作为该中心点的邻域，按角度分为0°,45°, 90°和135。四个不同的方向，如图2所示，其中图2(a)为0°方向窗口 ，图2(b)为45。方向窗口，图2(c)为90。方向窗口，图2(d)为135。方向窗口,将窗口分成2个相等的区域,和/2，每个方向分成的两个区域为一组；2b)分别计算每组中两个不同区域像素值的平均值m^"c/;)和me朋c/;);2c)计算这两个均值的差值^^(e) = mea"(/A — mea"(/2)5,^ = 0。，45。，90。，135。按照4个方向得到4个不同的差值，选取4个中最大值作为该像素点的方向测度为M=M"x(i^f(<9)|)，且该点的方向为6> = arg(Afo;c(l^r(0)l)),按照上述方法，分别提取两幅不同时相SAR图像的方向信息，本专利技术提取方向测度时选用的窗口尺度为13x13，从图5所示，图5(a)为第一时相的方向测度图，图5(b)为第二时相的方向测度图，从图5(a)和5(b)可以看出，尽管原图中含有高强度噪声，但是方向测度几乎不受噪声影响。步骤3.构造方向测度差异图。利用上述方向测度对两幅不同时相的SAR图像提取方向信息，得到的方向测度图《和％2，由《和J^方向测度的差值得到方向测度差异图Xd，如图6所示，从图6可以看出，方向测度差异图中明显的只保留变化目标的轮廓信息。步骤4.确定包含目标信息的区域块。4a)对方向测度差异图，采用模糊C均值聚类的方法，将方向测度差异图分为确定变化区、不确定变化区和模糊区3类，取确定变化区作为目标的大致轮廓，如图7所示，从图7可以看出，分类后得到二值图显示了变化目标的大致轮廓；4b)在目标大致轮廓二值图中进行搜索，从搜索到第一个白点开始记录坐标，在搜索到的白点为中心7*7大小的窗口邻域内，如果含有白点就继续搜索，并记录白点的坐标，继续移动窗口，直到以白点为中心7*7大小的窗口邻域本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于方向信息测度的ＳＡＲ图像目标变化检测，包括如下步骤：　（１）选取两幅不同时相的ＳＡＲ图像，时相中包含有目标变化信息，且目标信息受到噪声严重污染；　（２）针对选取的单幅图像，设定窗口的尺度，作为该中心点的邻域，按角度分为０ °，４５°，９０°和１３５°四个不同的方向，将窗口分成２个相等的区域ｆ↓［１］和ｆ↓［２］，每个方向分成的两个区域为一组；　（３）分别计算每组中两个不同区域像素值的平均值ｍｅａｎ（ｆ↓［１］）和ｍｅａｎ（ｆ↓［２］）；　（４）计 算这两个均值的差值：　ｄｉｆｆ（θ）＝ｍｅａｎ（ｆ↓［１］）↓［θ］－ｍｅａｎ（ｆ↓［２］）↓［θ］，θ＝０°，４５°，９０°，１３５°　按照４个方向得到４个不同的差值，选取４个中最大值作为该像素点的方向测度为：Ｍ＝Ｍａｘ（｜ｄ ｉｆｆ（θ）｜）　且该点的方向为：θ＝ａｒｇ（Ｍａｘ（｜ｄｉｆｆ（θ）｜））；　（５）利用方向测度分别提取两时相的方向信息测度，由两时相的方向信息测度的差值构造差异图；　（６）针对差异图，采用模糊Ｃ均值聚类的方法，将差异图 分为３类，并将含有目标变化的信息集中在一类，由此类得到变化目标的大致轮廓；　（７）根据目标的大致轮廓，确定目标的中心点及包含目标信息的区域块；　（８）在两幅不同时相ＳＡＲ图像中，对含有变化目标信息的区域块进行滤波，并将滤波后的两 幅时相区域块相减得到差异区域块，对每个差异区域块用最大类间方差阈值的方法提取其变化的目标。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张小华，焦李成，李洪峰，田小林，朱虎明，缑水平，侯彪，钟桦，刘芳，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]