[发明专利]基于自适应权值和高频阈值的SAR图像变化检测方法有效
申请号: | 201610601199.2 | 申请日: | 2016-07-27 |
公开(公告)号: | CN106296655B | 公开(公告)日: | 2019-05-21 |
发明(设计)人: | 慕彩红;刘逸;吴生财;熊涛;刘若辰;朱虎明;田小林;李阳阳;焦李成 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/62 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 王品华;朱红星 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于自适应权值和高频阈值的SAR图像变化检测方法,主要解决现有技术检测效果不理想,单一类型差异图检测精度低的问题。其实现步骤为:1.读入不同时刻从同一地区获取的两幅SAR图像I1和I2;2.分别计算两幅图像I1和I2对应像素的均值比差异图Dm和邻域对数比差异图Dl;3.对均值比差异图Dm和邻域对数比差异图Dl进行小波融合,得到融合后的差异图像Xd;4.将融合差异图Xd聚成不同的两类,得到变化检测结果。本发明操作简单、抗噪性好、检测精度高,对不同类型的SAR图像均能获得较好的效果,可应用于环境监测、海洋观测、灾害评估、资源勘察、城区规划和地理测绘。 | ||
搜索关键词: | 基于 自适应 高频 阈值 sar 图像 变化 检测 方法 | ||
【主权项】:
1.基于自适应权值和高频阈值的SAR图像变化检测方法,包括如下步骤:(1)读入不同时刻从同一地区获取的两幅SAR图像I1和I2,并计算这两幅图像对应像素的均值比差异图D0;(2)对均值比差异图D0进行归一化,得到归一化后的均值比差异图D1;(3)将归一化后的均比值差异图D1进行3*3窗口的中值滤波,抑制均比值差异图D1中的孤立像素点,得到中值滤波后的均值比差异图Dm;(4)计算两幅输入图像I1和I2对应像素的邻域对数比差异图D2;并对该邻域对数比差异图D2进行归一化,得到归一化后的邻域对数比差异图Dl;(5)根据均值比差异图Dm和邻域对数比差异图Dl,获得融合后的差异图像Xd:5a)对均值比差异图Dm和邻域对数比差异图Dl分别进行3层平稳小波变换,得到每一幅差异图的1个低频子带系数和3个高频子带系数;5b)对2幅差异图的低频子带系数按照最大‑最小自适应权值策略进行融合,即在低频融合时,给均值比差异图的低频分配最大权重,而给对数比差异图的低频分配最小权重,生成1个融合后的低频子带系数:式中,和分别表示均值比差异图Dm和邻域对数比差异图Dl经3层平稳小波分解后的低频子带系数,表示融合后的低频系数,k表示低频子带系数的最大‑最小自适应融合权值,其计算按下式进行:5c)对2幅差异图的高频子带系数按照局部能量最小原则进行融合,生成3个融合后的高频子带系数;5d)对融合后的3个高频子带系数进行自适应阈值滤波操作;5e)对融合后的1个低频子带系数和3个经自适应阈值滤波后的高频子带系数进行平稳小波逆变换,得到融合后的差异图像Xd;(6)用k‑means聚类方法将融合后的差异图Xd聚类成不同的两类,分别计算这两个不同类别的均值,定义均值较大的那一类为变化类,均值较小的那一类为非变化类,得到最终的变化检测结果。
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