本发明专利技术公开了一种基于聚类的高阶累量交叉熵的ＳＡＲ图像变化检测方法，主要解决现有模型法检测中，在变化范围很小的情况下检测结果不准确的缺点。其实现过程包括：（１）利用Ｋ均值聚类方法提取窗口的像素点；（２）利用欧氏距离去掉多余像素点；（３）用提取出的窗口的像素点作为样本点进行基于高阶累量的交叉熵算法计算，得到变化差异图；（４）对差异图用最大类间方差阈值方法得到二值图；（５）对二值图像考虑邻域关系进行基于邻域的去杂点运算得到最终的变化检测结果。本发明专利技术具有检测小目标变化的优点，可用于检测多时相ＳＡＲ图像变化的目标。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理
，涉及图像目标变化检测方法，适用于两幅不同时相SAR图像中含有目标变化信息，被噪声严重污染的变化检测。
技术介绍
变化检测旨在通过同一地区不同时期的图像间的差异来得到感兴趣的地物变化信息，它是开展森林资源调查、土地利用、覆盖变化研究、环境灾害评估、城市规划和国防军情监控等对地观测应用中的关键技术，具有迫切的需要和广泛的应用前景。合成孔径雷达SAR具有全天候，全天时的特点，是很好的变化检测信息源，研究SAR图像变化检测技术有着非常广阔的应用前景。 变化检测是遥感领域研究的重点和热点问题，许多学者从不同的角度对现有的变化检测方法进行了分类和分析。变化检测方法主要考虑图像对图像的检测，是在像元级水平上发展起来的检测方法。现有的变化检测方法可以归纳为两大类一类是监督检测法，另一类是非监督检测法。前者是指根据地面真实数据来获取变化区域的训练样区，从而进行变化检测；后者是直接对两个不同时相的数据检测而不需要任何额外的信息。由于地面的真实信息不容易得到，因此非监督的变化检测方法是常用的变化检测方法。非监督检测法通常做法是直接比较同一位置不同时相的像元特征值来检测变化，通常采用数学变换的方式产生不同时相间的差异影像，再对差异影像进行阈值化处理，从中提取变化区域。从影像是否配准角度出发，提出了先配准影像再变化检测和变化检测与影像配准同时进行的方法。从算法的角度而言，许多学者提出了多种方法的综合使用，这些方法包括使用人工神经网络、马尔科夫随机场、数学形态学和模糊逻辑等。 尽管各种变化检测方法已经广泛的应用到诸多领域，然而，从整体上来说变化检测对小目标的检测效果仍然存在着变化细节严重丢失和在变化范围很小的情况下检测结果不准确的问题和二值图像中目标无法明确从杂点中提取的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述已有问题的缺点，提出了一种基于聚类的高阶累量交叉熵的SAR图像变化检测方法，以自动实现SAR图像对小目标的变化检测，并提出了一种在二值图像中将目标从杂点中提取出来的方法。 实现本专利技术目的技术方案是首先分别对两幅不同时相的图像取对应窗口，分别检测两幅图像中对应窗口中与窗口中心点属同一类别的像素，然后通过两幅图像对应窗口像素分布类型的差异得到图像的变化差异图，用最大类间方差阈值方法对变化差异图进行分割，得到包含目标的二值图像。最后对二值图像中每一个像素点进行判断，得到变化目标像素点。其具体步骤包括如下 (1)选取两幅不同时相的SAR图像，对单幅图像以每一个像素为中心选取窗口作为该中心点的邻域，对窗口内像素进行K均值聚类，根据聚类结果进行类别合并，确定窗口内类别，提取与中心像素点同属一类的像素点； (2)将步骤(1)中提取出的第一幅图的像素点个数n1和第二幅图的像素点个数n2进行个数一致性处理，如果n1＜n2，则在第二幅图窗口中计算所有与窗口中心点同类的像素点与窗口中心点的欧式距离，并选取n1个欧式距离最小的像素点作为第二幅图窗口的像素点；如果n1＞n2，则在第一幅图窗口中计算所有与窗口中心点同类的像素点与窗口中心点的欧式距离，并选取n2个欧式距离最小的像素点作为第一幅图窗口的像素点，以处理后的两组像素点作为样本点进行基于高阶累量的交叉熵计算，得到变化差异图； (3)对每一个像素点重复步骤(1)～(2)，得到一幅变化差异图； (4)对得到的变化差异图用最大类间方差阈值方法取阈值，得到包含目标像素点的二值图像； (5)在二值图像中以每一个像素为中心选取窗口边长为L的正方形窗口，窗口内像素个数为L2； (6)计算窗口内部包含的目标像素点的个数N，如果N＞L+1，则确认此窗口中心像素是目标像素点；如果N≤L+1，计算与窗口中心像素点相连通的目标像素点的个数n，如果n＞(L+1)/2，则确认此窗口中心像素点是目标像素点，如果n≤(L+1)/2，则将此窗口中心像素点标记为被错误检测的像素点，将所有被标记的像素点的像素值设为0； (7)重复步骤(5)～(6)，对每一个像素点进行判断，得到最终的变化检测结果图。 本专利技术与现有的技术相比具有以下优点 1.由于基于模型分布差异的变化检测方法对像素分布类型依赖性较大，而小尺度图像与大尺度图像相比在相同尺度范围内所有像素点都隶属于同一分布类型的置信度很小，如果窗口内所有像素点都参与变化检测，则在检测过程中极易产生细节丢失的情况，本专利技术利用K均值聚类提取窗口内相同分布类型的像素点，用提取出的像素点参与计算，极大地提高了检测效果； 2.本专利技术采用K均值聚类选择像素点后，对区域块再单独作变化检测，提高了检测精度； 3.由于SAR图像含有高噪声，在小目标变化检测中容易错误的将干扰像素当成小目标像素检测出来，本专利技术利用变化目标像素存在连通性的特点，提出了去除干扰像素点的方法，提高了检测精度。 附图说明 图1是本专利技术的实现流程示意图； 图2是本专利技术中试验的使用的两幅不同时相遥感图像； 图3是本专利技术与现有对比实验方法的差异图像； 图4是通过本专利技术得到的含有杂点的变化检测二值图像； 图5是通过本专利技术得到的遥感图像变化检测结果与现有对比实验方法的变化检测结果图以及变化检测结果参考图。 具体实施例方式 参照图1，本专利技术的具体实施步骤如下 步骤1.选取两幅不同时相的SAR图像。 实验图像选取的是两幅不同时相的水域目标SAR图像，如图2所示，其中图2(a)为第一时相，图2(b)为第二时相，变化信息为水域目标的变化，这两种不同时相的SAR图像中包含有目标变化信息，且两幅SAR图像的大小均为318×318，记图像边长为R，R＝318。 步骤2.在窗口内提取与窗口中心点同类别的像素点，具体步骤如下 1a)以坐标(i，j)为中心，分别取边长为R/6的窗口W1和W2，用K均值聚类方法将窗口内像素聚为M类，M∈； 1b)分别计算各个类别的像素值均值，并按均值大小对各个类别进行排序，将排序后的各类别的均值记为μi(i＝1，2，…，M)； 1c)计算两个相邻类别的均值之差Δμij((i，j)＝(1，2)，(2，3)，…，(M-1，M))和均值之差的均值μ； 1d)比较相邻两个类别的均值之差Δμij((i，j)＝(1，2)，(2，3)，…，(M-1，M))与均值之差的均值μ，如果第i类和第j类的均值之差Δμij小于0.8μ或大于1.2μ则将i和j合并为一类，否则不合并； 1e)在两个窗口分别取与对应中心点同属一类的所有像素点集合，记为J1和J2，其包含的像素个数分别为n1和n2。 步骤3.将提取出的第一幅图像像素点集合J1的像素点个数n1和第二幅图像像素点集合J2的像素点个数n2进行个数一致性处理，处理后的像素点集合分别记为X和Y。 该一致性处理，根据第一个窗口的像素点个数n1和第二个窗口的像素点个数n2的大小不同，处理过程如下 3a)如果n1＜n2，则计算第二幅图像窗口中的像素点集合J2中的所有像素点与窗口中心点的欧式距离d，假设像素点I∈J2，I的坐标为(i，j)，窗口中心像素点C的坐标为(m，n)，则像素点I和窗口中心点的欧氏距离在集合J2中选取n1个欧式距离最小的像素点作为第二幅图窗口本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于聚类的高阶累量交叉熵的ＳＡＲ图像变化检测方法，包括如下步骤：（１）选取两幅不同时相的ＳＡＲ图像，对单幅图像以每一个像素为中心选取窗口作为该中心点的邻域，对窗口内像素进行Ｋ均值聚类，根据聚类结果进行类别合并，确定窗口内类别，提取与中心像素点同属一类的像素点；（２）将步骤（１）中提取出的第一幅图的像素点个数ｎ↓［１］和第二幅图的像素点个数ｎ↓［２］进行个数一致性处理，如果ｎ↓［１］＜ｎ↓［２］，则在第二幅图窗口中计算所有与窗口中心点同类的像素点与窗口中心点的欧式距离，并选取ｎ↓［１］个欧式距离最小的像素点作为第二幅图窗口的像素点；如果ｎ↓［１］＞ｎ↓［２］，则在第一幅图窗口中计算所有与窗口中心点同类的像素点与窗口中心点的欧式距离，并选取ｎ↓［２］个欧式距离最小的像素点作为第一幅图窗口的像素点，以处理后的两组像素点作为样本点进行基于高阶累量的交叉熵计算，得到变化差异图；（３）对每一个像素点重复步骤（１）～（２），得到一幅变化差异图；（４）对得到的变化差异图用最大类间方差阈值方法取阈值，得到包含目标像素点的二值图像；（５）在二值图像中以每一个像素为中心选取窗口边长为Ｌ的正方形窗口，窗口内像素个数为Ｌ↑［２］；（６）计算窗口内部包含的目标像素点的个数Ｎ，如果Ｎ＞Ｌ＋１，则确认此窗口中心像素是目标像素点；如果Ｎ≤Ｌ＋１，计算与窗口中心像素点相连通的目标像素点的个数ｎ，如果ｎ＞（Ｌ＋１）／２，则确认此窗口中心像素点是目标像素点，如果ｎ≤（Ｌ＋１）／２，则将此窗口中心像素点标记为被错误检测的像素点，将所有被标记的像素点的像素值设为０；（７）重复步骤（５）～（６），对每一个像素点进行判断，得到最终的变化检测结果图。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：焦李成，张小华，张静，侯彪，刘芳，王爽，马文萍，张向荣，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]
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