[发明专利]一种顾及统计特性的时序PolSAR影像无监督变化检测方法

权利要求书

1.一种顾及统计特性的时序PolSAR影像无监督变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对时序PolSAR影像进行预处理；

步骤2，利用综合检验统计方法计算不同时相、同一区域地物的相似度，获得时序PolSAR差异影像k代表起始影像位置，n表示参与计算的时序PolSAR影像的个数；

步骤2中，时序PolSAR差异影像的表达式为式1，

其中，X_i表示第i个时相极化SAR图像的协方差矩阵；n、p、m分别表示参与计算的时序PolSAR影像的个数、维度和视数；

步骤3，利用不同的概率分布函数对差异影像统计分布特性进行拟合，并选择Weibull和Gamma函数概率分布模型对最小误差阈值选取方法进行优化，获得优化后的判别函数J；

步骤4，计算判别函数J的最小值，并获得对应的最优阈值T^*；

步骤5，通过步骤2和步骤4获得的差异影像和最优阈值T^*，进行不同策略选择：若且k＝1，说明整个时间序列PolSAR影像相同位置的地物没有发生变化，即：X₁＝X₂＝…＝X_n，索引为0并记录检测结果，进入步骤7；否则，说明整个时序PolSAR影像中至少存在一个变化，进入步骤6；

步骤6，利用综合检验统计方法计算不同时间内的差异影像并利用改进的最小误差阈值选取计算最优阈值s表示参与计算的影像间步长；

6a)若则令s＝s+1进入步骤6b；否则，说明在时间区间[k,k+s-1]内，相同位置的地物没有发生改变，但在k+s时刻，地物出现变化：X_k+s≠X_k+s-1，则cn＝cn+1，k＝k+s进入步骤2，其中cn代表时间序列中出现变化的个数；

6b)若k+sn，则进入步骤6；否则，表明在[k,n]时刻内，相同位置的地物没有发生改变：X_k＝…＝X_n，但在[1,k]时刻内，存在cn个变化，进入步骤7；

步骤7，将时序PolSAR影像中的像素逐个进行处理，获得研究区域内地物变化检测结果，顾及统计特性的时序PolSAR影像无监督变化检测方法处理完毕。

2.根据权利要求1所述的一种顾及统计特性的时序PolSAR影像无监督变化检测方法，其特征在于：

步骤1中，所述预处理包括：1)分别对各个时相PolSAR影像进行几何和辐射校正；2)利用同一参考影像对各时相PolSAR影像进行配准；3)对各时相PolSAR影像进行滤波处理；

具体为，通过利用NEST，Envi，PolSARpro分别对各个时相PolSAR数据进行几何和辐射校正；选取同一参考影像，并利用强度互相关法，采用从粗到精的匹配策略对多时相PolSAR数据进行配准，使得配准精度达到亚像素级；对配准后的PolSAR数据进行精致Lee滤波处理，一定程度上抑制相干斑噪声对变化检测的影响。

3.根据权利要求1所述的一种顾及统计特性的时序PolSAR影像无监督变化检测方法，其特征在于：

步骤3中，最小误差阈值选取方法如式4所示，

其中ct(■)表示的为代价函数，分别表示在阈值T和差异影像灰度直方图条件下，未变化类别u和变化类别c的后验概率密度函数；

为了表示方便，令优化后的判别函数J(■)表达为：

其中L,T,分别代表灰度级，阈值和差异影像灰度直方图；γ_u,θ_u分别代表未变化类别后验概率密度的形状函数和尺度函数；γ_c，θ_c分别代表变化类别后验概率密度的形状函数和尺度函数，Г(·)代表Gamma函数。

4.根据权利要求1所述的一种顾及统计特性的时序PolSAR影像无监督变化检测方法，其特征在于：

步骤4中，最优阈值T^*如式3，

通过遍历整个灰度级L，获得最小值J对应的最优阈值T^*，最优阈值T^*的步长选择根据处理影像的大小决定。

5.根据权利要求1所述的一种顾及统计特性的时序PolSAR影像无监督变化检测方法，其特征在于：步骤1中初始值为k＝1，步骤6中初始值为s＝1，cn＝0。