【技术实现步骤摘要】
基于Wald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Wald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...
【技术保护点】
1.一种基于Wald检验的SAR影像变化检测方法，其特征在于步骤如下：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Wald检验成对存在的零假设H0和备择假设H1；c针对SAR影像I1和SAR影像I2，设置Wald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Wald检验的SAR影像变化检测方法，其特征在于步骤如下：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Wald检验成对存在的零假设H0和备择假设H1；c针对SAR影像I1和SAR影像I2，设置Wald检验的邻域窗口大小N，利用公式：计算备择假设H1约束条件下参数θ的极大似然估计值其中是H1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H1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计算备择假设H1约束条件下参数θ的Fisher信息矩阵e生成SAR影像I1和SAR影像I2基于Wald检验的差异影像DWald；f设置模糊c均值聚类类别数量为2，通过模糊c均值聚类方法把差异影像DWald分为未变化类和变化类，得到变化检测结果图，其中白色区域表示SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息发生了变化，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，从而直观的获取地形影像的变化信息。2.根据权利要求1所述的基于Wald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为：SAR影像I1和SAR影像I2之间的地表覆盖信息发生了...
【专利技术属性】
技术研发人员：庄会富，张宏贞，邓喀中，范洪冬，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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