基于Rao检验的SAR影像变化检测方法技术

技术编号:21894529 阅读:105 留言:0更新日期:2019-08-17 15:32
本发明专利技术公开了一种基于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

SAR image change detection method based on Rao test

【技术实现步骤摘要】
基于Rao检验的SAR影像变化检测方法
本专利技术涉及一种影像变化检测方法,尤其适用于图像处理
中基于Rao检验的SAR影像变化检测方法。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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,本专利技术的基于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=[u1u2]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e把极大似然估计值代入备择假设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邻域联合概率密度函数关于参数θ的偏导数其中是数学中的偏导数符号,ln是计算自然对数的数学符号,z是SAR影像I1和SAR影像I2同一位置包含N0个像元的邻域的观测值,N0=N×N为窗口大小为N的邻域内像元数量;f生成SAR影像I1和SAR影像I2基于Rao检验的差异影像DRao;g采用最大化熵法确定差异影像DRao的分割阈值TD;h利用阈值TD分割差异影像DRao,生成包含变化区域和不变化区域的二值变化检测结果图,并利用白色区域表示SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息发生了变化,利用黑色的区域表示SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息没有发生变化,最终直观的将SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖变化信息展现出来。所述步骤b中零假设H0和备择假设H1均为假设,其中零假设H0为SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息发生了变化,SAR影像I1和SAR影像I2之间的有效散射截面积不同,具有未知的模式;备择假设H1为:SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息没有发生变化,SAR影像I1和SAR影像I2之间的有效散射截面积相同。所述步骤c中零假设H0约束条件下参数θ的极大似然估计值的元素计算公式为:式中:N0=N×N为窗口大小为N的邻域内像元数量,zn,i是第i幅影像中位置为n的像元强度值。所述步骤d中Fisher信息矩阵是大小为2×2的矩阵,位置(p,q)处矩阵元素的计算公式为:式中,p=1,2,q=1,2,v为等效视数,N0=N×N为窗口大小为N的邻域内像元数量,zn,p为第p幅影像中位置为n的像元强度值,zn,q为第q幅影像中位置为n的像元强度值,E为数学期望符号。所述步骤e中关于参数θ的偏导数的计算公式为:式中,v是等效视数,N0=N×N为窗口大小为N的邻域内像元数量,u是备择假设H1约束条件下SAR影像I1和SAR影像I2同一位置包含N0个像元的邻域的实际均值。所述步骤f中生成SAR影像I1和SAR影像I2基于Rao检验的差异影像DRao步骤如下:f1利用公式:计算SAR影像I1和SAR影像I2在同一位置(j,k)处包含N0个像元的邻域的Rao检验统计量tRao(j,k),式中,z是SAR影像I1和SAR影像I2同一位置包含N0个像元的邻域的观测值,是零假设H0约束条件下参数θ的Fisher信息矩阵的逆矩阵;f2利用公式:DRao(j,k)=tRao(j,k)生成差异影像DRao,式中,DRao(j,k)为差异影像DRao中位置(j,k)处的像元灰度值。有益效果:本专利技术针对SAR影像地表覆盖信息的变化检测问题,利用Rao检验理论,通过构造Rao检验统计量得到SAR影像变化检测的差异影像,只需估计零假设H0约束条件下的参数θ的极大似然估计值与估计备择假设H1约束条件下的参数θ相比,估计的可靠性较高,适应性强;与以简单直接地方式定义的差值法、对数比值法和均值比值法相比,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;因此,本专利技术为SAR影像地表覆盖信息的变化检测提供了一种新途径。附图说明图1是本专利技术基于Rao检验的SAR影像变化检测方法的流程框图;图2(a)是本专利技术基于Rao检验的SAR影像变化检测方法实施例中的SAR影像I1;图2(b)是本专利技术基于Rao检验的SAR影像变化检测方法实施例中的SAR影像I2;图3是本专利技术基于Rao检验的SAR影像变化检测方法得到的变化检测结果图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术作进一步的详细描述;如图1所示,本专利技术的基于Rao检验的SAR影像变化检测方法,包括如下步骤:步骤a:如图2(a)和图2(b)所示,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的影像:时相t1的SAR影像I1和时相t2的SAR影像I2;步骤b:作出用于SAR影像变化检测的Rao检验零假设H0:SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息发生了变化,SAR影像I1和SAR影像I2之间的有效散射截面积不同,具有未知的模式;作出用于SAR影像变化检测的Rao备择假设H1;SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息没有发生变化,SAR影像I1和SAR影像I2之间的有效散射截面积相同;步骤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,对SAR影像I1和SA本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Rao检验的SAR影像变化检测方法,其特征在于包括如下步骤: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:

【技术特征摘要】
1.一种基于Rao检验的SAR影像变化检测方法,其特征在于包括如下步骤: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=[u1u2]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e把极大似然估计值代入备择假设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邻域联合概率密度函数关于参数θ的偏导数其中是数学中的偏导数符号,ln是计算自然对数的数学符号,z是SAR影像I1和SAR影像I2同一位置包含N0个像元的邻域的观测值,N0=N×N为窗口大小为N的邻域内像元数量;f生成SAR影像I1和SAR影像I2基于Rao检验的差异影像DRao;g采用最大化熵法确定差异影像DRao的分割阈值TD;h利用阈值TD分割差异影像DRao,生成包含变化区域和不变化区域的二值变化检测结果图,并利用白色区域表示SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息发生了变化,利用黑色的区域表示SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息没有发生变化,最终直观的将SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖变化信息展现出来。2.根据权利要求1所述的基于Rao检验的SAR影像变化检测方法,其特征在于:所述步骤b中零假设H0和备择假设H1均为假设,其中零假设H0为SAR影...

【专利技术属性】
技术研发人员:庄会富范洪冬邓喀中张宏贞郝明于洋花奋奋姚国标
申请(专利权)人:中国矿业大学
类型:发明
国别省市:江苏,32

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