[发明专利]基于迭代最大类间方差的SAR图像变化检测方法

说明书

本发明公开了一种基于迭代最大类间方差的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术对于变化区域占整体区域的小部分情况下检测会产生过多虚警点的问题，其实现方案是：1.获取不同时相同一地区的SAR图像并进行预处理；2.生成对数比差异图；3.迭代使用最大类间方差法遍寻差异图查找变化元素与非变化元素相对均匀的区域；4.将这一区域的分割阈值应用到全图，得到分割结果图；5.对分割结果图进行中值滤波，得到最终变化检测结果图。本发明解决了直方图为单峰时最大类间方差法虚警过多的问题，提高了运行效率较高，可用于快速SAR图像变化检测，尤其是对于小面积变化区域的检测。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及SAR图像变化检测，可用于快速SAR图像变化检测，尤其是对于小面积变化区域的检测。

背景技术

合成孔径雷达SAR因其具有全天时、全天候的工作能力，且不受天气和光照的影响等优点，近年来得到了快速的发展。SAR图像变化检测就是获取不同时刻同一区域的变化情况，在环境监测、农业调查、城市研究、灾害监测等方面有着广泛的应用。尤其是自然灾害，如火灾，洪灾……发生时，高效的变化检测技术能够及时的避免或减少人身和财产的损失。

常见的变化检测方法最主要分为两类，一类是对图像分类后进行变化检测；另一类是对影像直接进行变化检测。为了避免因分类不精准而累积的误差，目前大部分变化检测工作都是直接针对影像进行研究。对影像直接进行变化检测包括3个部分：图像预处理、差异图生成与差异图分析。

差异图的分析方法常用的有四种：阈值分析、聚类分析、图切分析和水平集分析。最常用的差异图分析方法为阈值法或者聚类法。其中阈值分割算法的重点是阈值的确定。常用的阈值技术有全局阈值法，自适应阈值法以及最佳阈值发等等。阈值法由于其运算速度快，方法简明等优点得到了广泛应用。然而目前已有的全局阈值分割方法如最大类间方差法OSTU、峰谷法、迭代式阈值选择这些方法对于变化区域只占小部分的情况并不能进行有效分割。因为变化区域仅占整体区域的小部分，这表现到直方图上就是差异图像的直方图只出现一个明显的波峰，直方图将不具有明显的可分离性，最大类间方差法获取的自动阈值会偏向方差较小的一类也就是非变化类，进而导致分割结果虚警点过多，将大量非变化类元素划分到变化类。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于迭代最大类间方差的SAR图像变化检测方法，以解决在变化区域占整体区域比例低于10％时，使用最大类间方差法对差异图进行分割产生过多虚警点的问题，提高变化检测精度。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案包括如下：

(1)通过合成孔径雷达获取在不同时相拍摄的同一地区的两幅SAR图像，对这两幅SAR图像依次进行辐射校正、几何校正、图像配准的预处理，获得预处理后的适合变化检测使用的两幅SAR图像I₁和I₂；

(2)计算第一幅SAR图像I₁在坐标(i,j)处的灰度值I₁(i,j)和第二幅SAR图像I₂在坐标(i,j)处的灰度值I₂(i,j)的比值，对比值运算的结果再进行一步对数运算，得到坐标(i,j)处的对数比值DI(i,j)：

DI(i,j)＝log(I₁(i,j)/I₂(i,j))，

遍历两幅SAR图像所有的像素点，得到对数比差异图：DI＝{DI(i,j)}；

(3)使用最大类间方差法对对数比差异图DI进行初分割，得到初步分割阈值T₁；

(4)用阈值T₁对对数比差异图DI进行二值分割得到初步分割图SI₁；