[发明专利]基于Rao检验的SAR影像变化检测方法

说明书

本发明公开了一种基于Rao检验的SAR影像变化检测方法，适用于图像处理领域。其步骤为：获取同一地区两个时刻的两幅不同时相SAR影像，作出Rao检验的零假设H₀和备择假设H₁；计算H₀约束条件下参数θ的极大似然估计值计算H₀约束条件下参数θ的Fisher信息矩阵把H₀约束条件下参数θ极大似然估计值代入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关于参数θ的偏导数；生成SAR影像I1和SAR影像I2基于Rao检验的差异影像D_Rao；通过差异影像阈值分割生成变化检测结果图。该方法基于Rao检验理论，具有完备的数学基础，提高了从两幅SAR影像中检测地表覆盖信息变化区域的精度；对SAR影像变化检测效果好。

技术领域

本发明涉及一种影像变化检测方法，尤其适用于图像处理技术领域中基于Rao检验的SAR影像变化检测方法。

背景技术

变化检测属于图像处理领域，是指利用覆盖同一地理区域的多时相遥感影像提取地表覆盖的变化信息，该技术已经被广泛应用于环境监测、城市研究、森林监测、农业调查和灾害评估等领域。遥感影像变化检测过程通常可以分为图像预处理、通过比较多时相影像生成差异影像和差异影像分析3个步骤。其中，生成差异影像是进行变化检测的关键步骤。

与光学影像相比，合成孔径雷达采用侧视方式成像，覆盖面积大，具有穿透云雨雾霾，全天时、全天候获取地面信息的能力。自20世纪50年代以来，已被广泛用于地表沉降监测、地形测绘、资源勘探、环境遥感以及军事等领域。近年来随着SAR技术和图像处理技术的发展，利用SAR影像进行变化检测逐渐成为遥感影像信息提取研究的热点之一。

生成差异影像是进行变化检测的关键步骤。与差值法相比，比值法能减小校正和辐射测量误差的影响，更适合于SAR影像变化检测。考虑到SAR影像含有的噪声为乘性斑点噪声，而对数变换不仅可以把乘性噪声转换为加性噪声，而且可以压缩比值法的数据范围，对数比值法在变化检测中得到了较多的应用。为了利用邻域信息减小斑点噪声对变化检测的影响，均值比值法被提出并在SAR影像变化检测中得到了广泛的应用。然而，差值法、对数比值法和均值比值法都是以简单直接地方式定义的方法，在SAR影像变化检测中的应用缺少严密的数学理论支持，从而限制了变化检测的精度。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的问题，提供一种数学理论严密、精度高、检测效果好的基于Rao检验的SAR影像变化检测方法。

为实现上述目的，本发明的基于Rao检验的SAR影像变化检测方法，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