[发明专利]一种基于双边加权核图割的SAR图像变化检测方法

说明书

本发明公开了一种基于双边加权核图割的SAR图像变化检测算法。首先通过均值比算子产生差异图；其次利用核函数隐式转换差异图像，将其量化为图割能量函数的一元项，以像素、区域双边权重描述像素空间中顶点的局部邻接关系，并量化为图割能量函数的二元项，以此进行空间上下文信息的获取。再次，在二元区域项权重中，将图像区域块均值的归一化比率作为图像局部区域的强度特征，结合边缘相似度特征作为局部斑块的区域级信息，以此增强图像边缘信息。本发明在定性和定量分析上均有显著提升，在保证变化检测精度的基础上，增强了图像的边缘细节信息和有效利用了空间上下文信息。

技术领域

本发明涉及SAR图像变化检测技术领域，尤其涉及一种基于双边加权核图割的SAR图像变化检测方法。

背景技术

遥感变化检测技术是对某一区域的多时刻图像进行对比研究来得到相关变化信息。SAR系统能够全天时、全天候得进行遥感监测，由于其不受天气变化影响的特殊性质，成为遥感变化检测、分类、分割等应用中最主要的数据源之一。SAR图像的变化检测技术对灾害监测、农业、军事等方面具有极高的研究和应用价值。然而，由于其特殊的成像机制，SAR图像的相干斑噪声是影响变化检测质量的重要因素之一。

传统的变化检测方法有PCA-Kmeans方法将差异图分割为不重叠的块，通过主成分分析建立特征向量空间，再通过K-means聚类将特征向量空间划分为两类，来实现变化检测；Gong(GONG M,SU L,JIA M,et al.Fuzzy Clustering With a Modified MRF EnergyFunction for Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images[J].IEEETransactions on Fuzzy Systems,2014,22(1):98-109)等人提出的MRFFCM方法，在模糊聚类算法中引入MRF方法，其能量函数不仅和自身像素有关，还随着同一类邻域像素的关系而变化，有效减少了FCM算法的消耗时间并一定程度上削弱了散斑噪声的影响。传统方法检测速度快，但精度不高，检测后的二值变化图像质量较差，噪声斑点较多。