[发明专利]基于SRM超像素聚类的SAR图像变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于SRM超像素聚类的SAR图像变化检测方法，该方法包括：输入两幅不同时间相同地域的单通道SAR图像X₁、X₂，分别去除噪声得到图像I₁、I₂；根据图像I₁、I₂构造对数比值图DI₁、对数均值比值图DI₂和对数高斯比值DI₃；叠加图DI₁、DI₂和DI₃构造三通道差异图像DI；对图像DI中的像素点进行合并得到超像素空间的合并结果DT；遍历合并结果DT中所有的超像素块，分别提取所有超像素块的灰度均值μ、方差σ²和质心横、纵坐标特征；对从所有超像素块中的灰度均值μ、方差σ²和质心横和纵坐标特征进行聚类得到二值化的变化检测结果。本发明具有如下优点：在快速得到变化检测结果的同时，可以有效地提高SAR图像变化检测的精度。

主权项

1.一种基于SRM超像素聚类的SAR图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入两幅不同时间相同地域的单通道SAR图像X₁和单通道SAR图像X₂，去除单通道SAR图像X₁和单通道SAR图像X₂中的相干斑噪声，得到去噪后的图像I₁和图像I₂；S2：根据图像I₁和图像I₂构造对数比值图DI₁、对数均值比值图DI₂和对数高斯比值图DI₃；步骤S2进一步包括：S201：通过以下公式构造对数比值图DI₁：其中，DI₁(i,j)、I₁(i,j)和I₂(i,j)分别为对数比值图DI₁、图像I₁和图像I₂在图像中坐标为(i,j)的像素点的像素值；S202：通过以下公式构造对数均值比值图DI₂：其中μ₁(i,j)和μ₂(i,j)分别为图像I₁和图像I₂中以坐标为(i,j)的像素点为中心的领域像素平均值，DI₂(i,j)为对数均值比值图DI₂图像中坐标为(i,j)的像素点的像素值；S203：通过以下公式构造对数高斯比值图DI₃：其中g₁(i,j)和g₂(i,j)分别为图像I₁和图像I₂中以坐标为(i,j)的像素点为中心的领域高斯滤波后的值，DI₃(i,j)为对数高斯比值图DI₃图像中坐标为(i,j)的像素点的像素值；S3：将对数比值图DI₁、对数均值比值图DI₂和对数高斯比值图DI₃进行叠加构造三通道差异图像DI；S4：对差异图像DI中的像素点进行合并得到超像素空间的合并结果DT；步骤S4进一步包括：S401：对差异图像DI中每对像素根据以下公式计算相似度权重：其中p_k和p'_k为相邻的像素值，并将相似度权重进行升序排序；S402：按照排序顺序，依次选取像素对并使用以下合并准则判断该像素对是否合并：其中代表k通道R区域的平均观测值，R_|R|表示有|R|个像素的区域集合，且有||R_|R|||≤(n+1)^min(|R|,g)，Q代表统计复杂度，通过调节Q获得不同程度的分割结果，常数|I|表示图像含有的像素个数，对所有像素对均进行合并准则判断，得到合并结果DT；S5：遍历合并结果DT中所有的超像素块，分别提取所有超像素块的灰度均值μ、方差σ²和质心横、纵坐标特征；S6：对从所有超像素块中的灰度均值μ、方差σ²和质心横和纵坐标特征进行聚类得到二值化的变化检测结果。