专利名称：用于变化检测的高斯对数模型单边曲率拟合阈值方法
技术领域：
本发明涉及SAR图像变化检测领域，是处理由不同时相SAR图像构造的比值差异 影像图的阈值方法。具体地说是一种用于变化检测的高斯对数模型单边曲率拟合阈值方 法，来解决SAR图像变化检测领域中变化区域正确检测率不高的问题，本方法适用于多种 复杂SAR图像，用于提高SAR图像变化检测系统的检测精度和系统稳定性。
背景技术：
SAR图像变化检测是从不同时间获取同一地理区域的多时相遥感影像，并定性地 分析地表变化过程和特性的技术。与光学遥感系统相比，SAR系统具有全天时、全天候获取 数据的能力，所以SAR图像变化检测技术正广泛的应用于各个领域，例如环境监控，农业研 究，城市区域研究，森林监控等方面。阈值技术是SAR图像变化检测中的关键技术之一。该技术通过不同时相的SAR影 像图构造差异图，然后在差异图的基础上进行自动阈值的确定，形成最终变化检测结果图。 在变化检测过程中，该技术具有运算简单，时间复杂度低等特点。同时，在相关SAR图像变 化检测技术中阈值技术又往往作为其中的一个环节。阈值算法性能也影响着相关算法的性 能，因此，阈值技术在SAR图像变化检测领域中至关重要。在阈值技术中，差异影像直方图 的概率统计分布是其核心内容，概率统计模型构造和选择是否得当，能否很好的拟合差异 影像直方图，直接影响着SAR图像变化检测的性能，受到了国内外研究者的广泛关注。所 以，目前的研究主要集中在统计概率分布模型的建立上。国内外学者提出了很多不同的阈值方法来提高SAR图像变化检测系统的检测性 能，但均存在不同的问题，主要是不能自动确定阈值和检测错误率较高的问题。阈值方法作 为一种自动检测方法，具有完全自动性的优点，但是现有的阈值方法其检测错误率仍较高。近些年来，许多研究者也给出了不同的自动阈值的确定方法。Kittler和 Illingworth提出了经典了 K&I阈值方法，该方法假设变化区域与非变化区域的直方图统 计分布符合高斯分布，通过最小化惩罚函数来自动确定阈值。但该方法中基于高斯模型的 假设并不准确，实际SAR图像数据分布并不符合高斯分布，所以其检测错误率仍较高。意大 利G. Moser，S. B. Serpico等人在K&I阈值基础上提出了一种广义K&I阈值方法，该方法以 三种概率分布模型=Nakagami分布、Log-Normal分布和Weibull分布为基础扩展了 K&I阈 值方法。该阈值方法由于使用了更加适合SAR图像数据分布的模型，所以呈现了较好的检 测结果。但是，这三种模型仍不能完全拟合差异图直方图，所以其检测正确率仍然不是很 尚ο
发明内容
本发明的目的在于为了克服现有方法具有较高的检测错误率之不足，进一步提 高SAR图像变化检测的正确率，从而提高检测精度，针对SAR图像变化检测自身的特点，提 出了一种用于变化检测的高斯对数模型单边曲率拟合阈值方法，与其它经典的方法和近来提出的方法相比能获得较高的检测正确率。实现本发明目的的技术方案是首先对两幅不同时间、相同地域的SAR图像构造 差异图并求出差异图像的直方图，然后在直方图上确定单边拟合区域，接着通过单边拟合 评价函数计算高斯对数模型对单边拟合区域的直方图曲率的拟合误差，之后求出单边拟合 区域中曲率拟合误差最小的阈值，并确定无变化区域的直方图概率分布函数和初始阈值。 然后根据初始阈值确定基于高斯模型的变化区域直方图概率分布函数，最后应用最大后验 概率方法确定最终的阈值，并通过该阈值构造SAR图像变化检测结果图，完成对两幅不同 时间、相同地域SAR图像变化区域的检测，其具体步骤如下(1)对两幅不同时间相同地域的SAR图像I1, I2构造差异图像；(2)遍历差异图像的每个像素，记录图像上每个灰度级出现的频率值，求出该差异 图像的直方图h(g)，g e
为灰度级范围，在直方图上确定单边拟合区域，区 域范围的上下限为mlow，mup ；(3)令阈值 Ti = mlow, i = 1 ；(4)根据阈值Ti应用高斯对数模型
权利要求
1.用于变化检测的高斯对数模型单边曲率拟合阈值方法，其特征在于首先对两幅不 同时间、相同地域的SAR图像构造差异图并求出差异图像的直方图，在直方图上确定单边 拟合区域，假设单边拟合区域中的灰度级为阈值，通过单边拟合评价函数计算高斯对数模 型对单边拟合区域的曲率拟合误差，求出单边拟合区域中曲率拟合误差最小的阈值，并确 定无变化区域的直方图概率分布函数和初始阈值，根据初始阈值确定基于高斯模型的变化 区域直方图概率分布函数，应用最大后验概率方法确定最终的阈值，并通过该阈值构造SAR 图像变化检测结果图，完成SAR图像变化区域的检测，其具体步骤如下(1)对两幅不同时间相同地域的SAR图像I1,I2构造差异图像；(2)遍历差异图像的每个像素，记录图像上每个灰度级出现的频率值，求出该差异图像 的灰度直方图h(g)，g e
为灰度级范围，在直方图上确定单边拟合区域，区域范围 的上下限为mlow，mup ；(3)令阈值Ti = mlow, i = 1 ；(4)根据阈值Ti应用高斯对数模型
全文摘要
本发明公开了用于变化检测的高斯对数模型单边曲率拟合阈值方法，属于SAR图像变化检测领域。该方法的实现过程为首先对两幅不同时间相同地域的SAR图像构造差异图并求出差异图像的直方图，在直方图上确定单边拟合区域，假设单边拟合区域中灰度级为阈值，通过单边拟合评价函数计算高斯对数模型对单边拟合区域的曲率拟合误差，求出单边拟合区域中曲率拟合误差最小的阈值，确定无变化区域的直方图概率分布函数和初始阈值，根据初始阈值确定基于高斯模型变化区域直方图概率分布函数。最后用最大后验概率方法确定最终阈值，通过该阈值构造SAR图像变化检测结果图，完成对两幅不同时间、相同地域SAR图像变化区域的检测。通过与几种SAR图像变化检测阈值方法对比，本发明得到的SAR图像变化检测结果的性能最好。
文档编号G06T7/00GK102005050SQ201010548359
公开日2011年4月6日 申请日期2010年11月16日 优先权日2010年11月16日
发明者付磊, 公茂果, 周智强, 惠转妮, 曹宇, 李阳阳, 焦李成, 王桂婷, 马文萍 申请人:西安电子科技大学