[发明专利]一种基于反馈和迭代的雷达图像差异检测方法

权利要求书

1.一种基于反馈和迭代的雷达图像差异检测方法，其特征在于：

Step1:对给定的同一区域不同时间拍摄的SAR图像，首先使用差异图生成函数生成差异图；所述差异图生成函数的参数包含滤波权重参数；

Step2:使用两个和原图一样大小的阈值矩阵图，这两个阈值矩阵图的每一个元素表示每一点的高阈值和低阈值，并利用这两个阈值矩阵图生成对应的二值标定图；

Step3:利用Step2中得到的两个二值标定图将差异图分为可信赖差异区域、可信赖无差异区域和不可信赖区域，并针对不同的区域修改Step2中的高阈值和低阈值矩阵中的元素和Step1中的差异图生成函数中的滤波权重参数；

Step4:计算Step2中的二值标定图的MRF能量函数值U,如果U达到局部极小值，停止迭代，将二值标定图作为最终的差异标定结果图并输出，否则转到Step1继续执行下一次迭代，同时将Step1中的滤波权重参数和Step2中的高阈值矩阵和低阈值矩阵中的元素进行调整；

所述Step1中差异图生成规则如下：

给定两张SAR图像I₁和I₂，首先进行PPB滤波，然后考虑每个点的邻域信息生成差异图：

m表示像素的索引，DI表示差异图，DI(m)表示该点的差异，ω_m表示m周围的邻域，表示第t步迭代的滤波权重，t表示迭代次数，I₁(i)表示I₁中像素点i的灰度值,I₂(i)表示I₂中像素点i的灰度值；

所述Step2中二值标定图生成具体步骤如下：

使用两个和原图一样大小的阈值矩阵图，分别定义为高阈值矩阵图和低阈值矩阵图其中表示像素m的高阈值，表示像素m的低阈值；利用这两个阈值矩阵图生成对应的和阈值矩阵图一样大小的二值标定图CM_low和CM_high，其中CM_high(m)表示在CM_high中像素m的值，CM_low(m)表示CM_low中像素m的值，具体值的计算使用以下公式；

其中0表示没有差异，1表示存在差异，m表示像素的索引，t表示迭代次数。

2.根据权利要求1所述的基于反馈和迭代的雷达图像差异检测方法，其特征在于：所述Step3中修改Step2中的高阈值矩阵T_high和低阈值矩阵T_low的元素和Step1中的差异图生成函数中的对应参数；具体步骤如下：

步骤(1)、利用Step2中得到的两个二值标定图将差异图分类：

初始化一个计数矩阵N，大小和图像I₁相同，并将所有元素初始化为0，在每次迭代的开始我们根据Step2更新N；

如果CM_high(m)＝1，

如果CM_low(m)＝0，

根据N我们将差异图像分为三种不同类型的区域：

δ是一个正的阈值；

步骤(2)、调整Step2中的反馈值：

对于任意一个像素点m如果属于可信赖差异区域，

对于任意一个像素点m如果属于可信赖非差异区域，

V是一个大于1的常数；

初始值设置如下：

M_D＝[max(DI)-min(DI)]/2，α∈(0,1)是一个常数，max(DI),min(DI)分别表示DI中的最大值和最小值；

步骤(3)调整Step1中的值

在第t步迭代中的值计算为：

其中(x_m,y_m)表示像素m的坐标，(x_i,y_i)表示像素i的坐标，

Z是一个大于1的常数。

3.根据权利要求2所述的基于反馈和迭代的雷达图像差异检测方法，其特征在于：所述Step4中计算Step2中的二值标定图CM_low和差异图DI的MRF能量函数值，具体步骤如下：

MRF函数计算如下：

U(DI,CM)＝U_data(DI,CM)+εU_context(DI,CM)

其中ε是控制两项影响的权重；

δ，μ分别表示G₀，G₁的均值和方差，

G₀＝{m|CM(m)＝0}，G₁＝{m|CM(m)＝1}

当U(DI,CM)达到局部极小值的时候迭代结束，并将CM_low作为最终的标定结果，否则返回Step1继续执行。