专利名称：基于图切的sar图像变化检测方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术领域，特别是SAR图像的处理，主要可应用于生态和环境的监控以及自然灾害的评测与预防。
背景技术：
由于合成口径雷达SAR不受大气条件和云层覆盖等相关条件的影响，因此，多时相SAR图像技术在人们的生产生活中发挥着越来越重要的作用。而SAR图像变化检测技术，在相关应用中正起着至关重要的作用，例如生态和环境的监控以及自然灾害的评测与预防，都在起着越来越重要的作用。图像变化检测 就是研究同一场景不同时段的两幅或多幅图像之间发生的变化，不同时段同一场景的SAR图像的获得，使通过SAR图像变化检测技术提供目标与场景实时动态信息成为可能，使得SAR图像变化检测技术在实际应用中变得越来越重要。在SAR图像中寻找“非变化”和“变化”两分类的研究目前还处于初步阶段，大致有两个路线，一条路线是分类后比较方法，也称后分类比较法，该方法先对两个时相的图像进行独立分类，再对两幅分类图像进行逐像素的比较，最后得到变化检测图；另外一条路线是差异图分类方法，该方法先对两个时相的图像进行逐像素的比较，比如逐像素点的差值、比值、CVA等，再对比较得出的差异图像进行进一步地多种变换、概率分布等处理以达到两分类，最后得到变化检测图。后分类比较法能够减少由于数据获取平台和环境的不同引起的伪变化信息，不需要数据的辐射校正等复杂的预处理，目前较多的研究是沿着差异分类模型这个路线进行的。差异图分类方法简单直观，得到的变化细节较为显著。目前变化检测方法的缺陷主要有对于差异图分类法而言，差异图可分性的高低直接影响着变化检测结果，而高可分性差异图的构建至今是一个难题，同时在构造差异图的过程中不可避免的造成了图像信息的丢失；对于分类后比较法而言，各时相分类后的效果对后续的分类结果起着比较至关重要的作用，而图像分类本身就是个比较困难的问题，分类的精度很难保证，在比较的过程中存在着误差累积的问题。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出了一种基于图切的SAR图像变化检测方法，以减小信息丢失和累积误差，提高SAR图像变化检测的检测精度。为实现上述目的，本发明基于图切的SAR图像变化检测方法，包括如下步骤(I)输入变化前后的SAR图像P1和P2,并选用变化前后SAR图像的变化检测标准结果图q。;(2)将变化前后的SAR图像P1和P2进行分块预处理，得到m块以及预处理后的变化前图像I1和变化后图像I2，其中预处理后的变化前图像I1中的块标记为dn，i = 1,2,…，m,预处理后的变化后后图像I2中的块标记为d2i, i = 1,2,…(3)用分块预处理后的变化前图像I1构造变化前邻接图A1 = [V1, S1]，变化前邻接图G1的顶点V1表示分块预处理后的变化前图像I1中的各个小块，S1表示变化前邻接图G1 的加权边集合=S1 = (S1 (i, j)} i, j = 1,2, m,
权利要求
1.一种基于图切的SAR图像变化检测万法，包括如下步骤 (1)输入变化前后的SAR图像P1和P2,并选用变化前后SAR图像的变化检测标准结果图Qo ; (2)将变化前后的SAR图像P1和P2进行分块预处理，得到m块以及预处理后的变化前图像I1和变化后图像I2，其中预处理后的变化前图像I1中的块标记为dn，i = 1,2,…，m，预处理后的变化后后图像I2中的块标记为d2i, i = 1,2, ···, m ； (3)用分块预处理后的变化前图像I1构造变化前邻接图=G1= [V1, S1],变化前邻接图G1的顶点V1表示分块预处理后的变化前图像I1中的各个小块，S1表示变化前邻接图G1的加权边集合=S1 = (S1 (i, j)} i, j = 1,2, ···, m,
2.根据权利要求I所述的方法，其中步骤(2)所述的将变化前后的SAR图像P1和P2进行分块预处理，按如下步骤进行 2a)将变化前的SAR图像P1和变化后的SAR图像P2相减得到差值图像I ;2b)用图切的方法将差值图像I分割成若干小块e，e e {I,…，m}，m为块的个数； 2c)根据差值图像I的块标记，将变化前后的SAR图像PjPP2分割成与差值图像I具有相同划分的预处理后的变化前图像I1和变化后图像I2，分别得到块dn和d2i，i = 1,2,…，m0
3.根据权利要求I所述的方法，其中步骤(J)所述的对差异矩阵W进行NJW谱聚类，按如下步骤进行 7a)定义对角矩阵为D，将差异矩阵W的Wi行元素之和作为对角矩阵D对角上的元素7b)构造拉普拉斯矩阵
4.根据权利要求I所述的方法，其中步骤(9)所述的根据标准结果图％，找到聚类后的k类变化后图像I2中表示变化区域的一类数据块Ah，按如下步骤进行 9a)将分块处理后的变化后图像I2中k类的每一类数据块Ah分别从分块处理后的变化后图像I2中提取出来对其赋值255，在剩余区域赋值O，得到与标准结果图大小相同的类别图像qh，l彡h彡k，将k幅类别图像qi，…，qh,…，qk分别与标准结果图qQ相减，得到k幅比较图像C1, ···, ch,…ck, ch = I Qh-Qo I， 其中，标准结果图％中变化区域的灰度值为255，非变化区域的灰度值为O ; 9b)在k幅比较图像Cl，-,ch,…Ck中查找非零元素最少的比较图像ch，将对应的类别图像qh作为最终的变化检测结果图。
全文摘要
本发明公开了一种基于图切的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术中检测精度低的问题。其实现过程是将变化前后的SAR图像用图切的方法进行分块预处理；然后用分块后的变化前后的SAR图像，分别构造变化前邻接图和变化后邻接图；连接两个邻接图的对应顶点，将两个邻接图融合得到变化前后SAR图像的二维图；最后用NJW谱聚类的方法对二维图进行切割，得到变化后图像各块的标签，将变化后图像中表示了变化区域的一类数据块提取出来，得到最终的变化检测结果图。本发明避免了已有技术中构造差异图对图像进行降唯，所造成的信息丢失和累积误差，提高了变化检测的检测精度。
文档编号G06T7/00GK102663740SQ20121007827
公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月22日 优先权日2012年3月22日
发明者余田田, 刘芳, 徐聪, 朱虎明, 焦李成, 王爽, 缑水平 申请人:西安电子科技大学