[发明专利]基于空间贴近度和像素相似性的SAR图像变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于空间贴近度和像素相似性的SAR图像变化检测方法，属于SAR图像变化检测领域。其实现过程为：首先，对同一地区不同时间的两幅SAR图像进行几何校正和配准；其次，运用双边相似性构造差异影像图，最后，利用阈值方法对差异影像图进行阈值处理，得到变化检测结果图。本发明通过空间贴近度和像素相似性的差异影像图构造方法解决了SAR图像变化检测的差异影像图构造受SAR图像斑点噪声影响严重的问题，从而提高了变化检测的精度，本发明可用于环境监控，农业研究，城市区域研究，森林监控等领域。

主权项

一种基于空间贴近度和像素相似性的SAR图像变化检测方法，包括如下步骤：(1)对同一区域不同时间的两幅SAR图像A和B进行几何校正和配准；(2)对校正和配准后的两幅SAR图像A和B构造差异影像图DI：2a)取SAR图像A在位置(i，j)上的像素灰度值邻域集合y′1(i，j)和SAR图像B在位置(i，j)上的像素灰度值邻域集合y′2(i，j)： y 1 ′ ( i , j ) = y 2 ′ ( i , j ) = Σ i = 0 N Σ j = 0 N w d ( i , j ) · w s ( i , j ) · X ( i , j ) 其中：N表示邻域集合大小，N∈{3，5，7，9}，(i，j)表示SAR图像横轴为i、纵轴为j的像素点，X(i，j)表示在位置(i，j)上的像素值；wd(x，y)表示空间贴近度， w d ( x , y ) = exp ( - | ( x sx ) 2 + ( y sy ) 2 | 1 2 ) ; x，y分别表示在邻域集合大小为N×N中，以中心像素点为坐标原点时，对应的像素点的横轴与纵轴的坐标值，sx，sy分别表示横轴和纵轴邻域集合大小的一半；ws(i，j)表示像素的相似性， w s ( i , j ) = exp ( - | X ( i , j ) - X ( x , y ) | 2 2 σ 2 ) ; X(x，y)表示邻域内中心点的像素值，X(i，j)表示邻域内位置(i，j)上的像素值；σ表示SAR图像A和B的标准差的和；2b)比较两个邻域集合y′1(i，j)和y′2(i，j)的相似性，得到差异影像图DI在位置(i，j)上的相似度值DI(i，j)： DI ( i , j ) = 1 - min { y 1 ′ ( i , j ) y 2 ′ ( i , j ) , y 2 ′ ( i , j ) y 1 ′ ( i , j ) } 其中，集合y′1(i，j)与y′2(i，j)越相似，则DI(i，j)值越小，即DI(i，j)的值越接近于0，SAR图像A和B在位置(i，j)上的像素点属于非变化类的可能性越大，反之，属于变化类的可能性越大；2c)对相似度值乘以255，得到位置(i，j)的像素灰度值；2d)对SAR图像A和B的每一位置(i，j)从左到右，从上到下重复步骤2a)‑2c)，得到差异影像图DI；(3)对差异影像图DI进行阈值处理，得到变化检测结果图。