[发明专利]基于极化相似因子的微弱变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于极化相似因子的微弱变化检测方法，所述的方法包括：先获得极化图像通道间的复相关系数，用于提取图像通道间的特征信息；然后从极化图像通道间的复相关系数的直方图中提取极化相似因子，用于检测图像之间的微弱变化。本发明采用多极化微波设备获取兴趣目标的多维度数据，提取数据中的多极化信息，通过分析处理得到目标的微弱变化检测结果。本发明增强了目标的微弱变化检测性能和准确率，提高了检测速率。

主权项

1.一种基于极化相似因子的微弱变化检测方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：(1)利用微波传感器获取极化图像HH通道和VV通道的数据矩阵SHH、SVV，设定极化图像长×宽为H×W，则矩阵SHH、SVV各有H×W个元素，由此计算出此极化图像通道间的复相关系数γ，计算公式为：其中，式中，N₀＝H×W，为矩阵S_HH的第k个元素，为矩阵S_VV的第k个元素，为的伴随矩阵；(2)对于同一地点不同时间获得的极化图像A和极化图像B，运用步骤(1)所述的公式分别计算出极化图像A和极化图像B各自的HH通道和VV通道间的复相关系数γA和γB；(3)计算极化相似因子在极化图像A和极化图像B中设置一个兴趣像素点P，然后以该兴趣像素点P为中心放置一个n×n的滑窗，根据以下公式计算极化图像A和极化图像B的兴趣像素点P的极化相似因子SF(A,B)P：其中，式中，γA，γ_B是极化图像A和极化图像B对应的通道间的复相关系数，和是对应滑窗内通道间的复相关系数的直方图，N₁＝n×n是滑窗的直方图中像素的个数；式中，是对应滑窗内通道间的复相关系数的联合直方图，N₂＝n×n是滑窗的联合直方图中像素的个数；(4)获取极化相似因子矩阵重新选择一个兴趣像素点Q，同时以该兴趣像素点Q为中心移动滑窗，计算新的滑窗里的极化相似因子SF(A,B)Q，再次重选新的兴趣像素点和计算新的滑窗里的极化相似因子，直到选择的兴趣像素点遍历完所有的像素点，获得所有H×W个兴趣像素点的极化相似因子，组成一个H×W的极化相似因子矩阵；(5)采用自适应门限获取方法设定门限，步骤(4)中所述的极化相似因子矩阵低于门限的部分为检测出的变化区域；通过以上所述的步骤，即可提取出极化图像A和极化图像B之间的极化相似因子，从而得到变化检测结果。