[发明专利]基于Rao检验的SAR影像变化检测方法有效

专利信息
申请号: 201910421617.3 申请日: 2019-05-20
公开(公告)号: CN110136128B 公开(公告)日: 2021-03-02
发明(设计)人: 庄会富;范洪冬;邓喀中;张宏贞;郝明;于洋;花奋奋;姚国标 申请(专利权)人: 中国矿业大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 李悦声
地址: 221116 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 rao 检验 sar 影像 变化 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于Rao检验的SAR影像变化检测方法,其特征在于包括如下步骤:

a获取覆盖同一地理区域经过配准和几何校正的两幅不同时相SAR影像I1和SAR影像I2;

b作出用于SAR影像变化检测的Rao检验零假设H0和备择假设H1

c针对SAR影像I1和SAR影像I2,设置Rao检验的邻域窗口大小N,利用公式:计算零假设H0约束条件下参数θ的极大似然估计值其中是H0约束条件下SAR影像I1窗口大小为N的邻域内像元强度均值的极大似然估计值,是H0约束条件下SAR影像I2窗口大小为N的邻域内像元强度均值的极大似然估计值,T为矩阵转置符号,参数θ=[u1 u2]T是SAR影像I1和SAR影像I2相同位置窗口大小为N的邻域内像元强度均值组成的列向量,u1是SAR影像I1窗口大小为N的邻域内像元强度均值,u2是SAR影像I2窗口大小为N的邻域内像元强度均值;

d计算零假设H0约束条件下参数θ的Fisher信息矩阵

e把极大似然估计值代入备择假设H1约束条件下SAR影像I1和SAR影像I2同一位置包含N0个像元的邻域联合概率密度函数计算邻域联合概率密度函数关于参数θ的偏导数其中是数学中的偏导数符号,ln是计算自然对数的数学符号,z是SAR影像I1和SAR影像I2同一位置包含N0个像元的邻域的观测值,N0=N×N为窗口大小为N的邻域内像元数量;

f生成SAR影像I1和SAR影像I2基于Rao检验的差异影像DRao

g采用最大化熵法确定差异影像DRao的分割阈值TD

h利用阈值TD分割差异影像DRao,生成包含变化区域和不变化区域的二值变化检测结果图,并利用白色区域表示SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息发生了变化,利用黑色的区域表示SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息没有发生变化,最终直观的将SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖变化信息展现出来。

2.根据权利要求1所述的基于Rao检验的SAR影像变化检测方法,其特征在于:所述步骤b中零假设H0和备择假设H1均为假设,其中零假设H0为SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息发生了变化,SAR影像I1和SAR影像I2之间的有效散射截面积不同,具有未知的模式;备择假设H1为:SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息没有发生变化,SAR影像I1和SAR影像I2之间的有效散射截面积相同。

3.根据权利要求1所述的基于Rao检验的SAR影像变化检测方法,其特征在于:所述步骤c中零假设H0约束条件下参数θ的极大似然估计值的元素计算公式为:

式中:N0=N×N为窗口大小为N的邻域内像元数量,zn,i是第i幅影像中位置为n的像元强度值。

4.根据权利要求1所述的基于Rao检验的SAR影像变化检测方法,其特征在于:所述步骤d中Fisher信息矩阵是大小为2×2的矩阵,位置(p,q)处矩阵元素的计算公式为:

式中,p=1,2,q=1,2,v为等效视数,N0=N×N为窗口大小为N的邻域内像元数量,zn,p为第p幅影像中位置为n的像元强度值,zn,q为第q幅影像中位置为n的像元强度值,E为数学期望符号。

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