基于非局部均值的SAR图像变化检测差异图生成方法技术

本发明专利技术公开一种基于非局部均值的SAR图像变化检测差异图生成方法。实现过程主要包括：先对经过预处理的两幅不同时间相同地域的SAR图像构造比值图，然后求出比值图的平滑指数矩阵，接着对两幅SAR图像运用非局部均值滤波，再将非局部均值处理后的两幅图像作比值运算，再将平滑指数作为权重对比值和非局部均值滤波比值图求和，最后生成差异图像。本发明专利技术在生成差异图阶段利用图像平滑指数特性，在平滑指数大的图像边缘，充分发挥像素值本身的决定性作用，保持差异图边缘信息，在平滑指数小的匀质区域，用非局部均值对其像素进行修正，可以有效抑制噪声，更好地表示变化真实情况，得到质量更佳的差异信息图，保证了后续分析能有较好的结果。

【技术实现步骤摘要】
基于非局部均值的SAR图像变化检测差异图生成方法
本专利技术属于SAR图像变化检测
，涉及SAR图像变化检测中的差异图生成阶段。具体地说是提出了一种基于非局部思想的SAR图像变化检测差异图生成方法，用于生成包含更多有效信息，并能一定程度上抑制噪声的差异信息图，便于后续分析处理，提高 SAR图像变化检测精度。
技术介绍
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，定性地分析和确定地表变化过程和特征的技术。由于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。差异图生成是SAR图像变化检测的重要部分，通过对两幅不同时间在同一地域上的SAR图像进行比较得到差异信息图，以供后续分析产生变化/未变化二值图像，差异信息图精度高低也直接影响变化检测的性能。SAR图像变化检测中，差异图的生成是对经过预处理(包括图像配准和辐射校正)的SAR图像进行算术运算，主要经过差值运算，比值运算， 对数比值运算得到初步的差异信息图，通过对信息图进行图像分割就可以得到最终的二值图像。非局部均值思想常用于图像去噪，是对双边滤波的一个推广，图像中往往包含有许多冗余信息，充分利用这些冗余信息为去除图像噪声服务，这是非局部平均滤波模型的主要思想。冗余信息即是指图像中部分区域灰度的相似程度，根据相似度来进行平滑去噪是非局部均值图像去噪的一个优点。非局部均值(NL-means)模型的主要特点是该方法不是用图像中单个像素的灰度值进行比较，而是对该像素周围的整个灰度的分布状况进行比较，根据灰度分布的相似性来贡献权值。SAR图像变化检测中对经过配准和辐射校正的SAR图像进行比较生成差异图是至关重要且必不可少的一步，差异图的质量直接决定后续分析处理的精确度，进而影响到整个SAR图像变化检测系统的性能。在现有的最为常用的SAR图像变化检测差异图生成方法中，对数比值法对变化区域不敏感，漏检率较高，均值比值法易将未变区域归于变化区域，误检率较高，都直接导致检测总错误数较大。而差异图像的生成至关重要，如果差异图中本来含有较多的噪声成分， 对后续的分析正确率有直接影响，进而决定整个变化检测系统的正确率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有的差异图生成方法产生的差异图质量不高，信息丢失较多的问题，提出了基于非局部均值生成差异图方法，针对SAR图像变化检测的特点，以像素平滑指数作权重将非局部均值引入差异图生成过程，对初步差异图进行修正，提高检测精度，生成了包含有效信息更多的差异图，与其它现有的方法相比能够产生更便于后续处理的差异图像。一句话，本专利技术要解决的技术问题就是提高差异图精度和质量，使生成的 SAR差异信息图更能体现变化区域的信息。本专利技术的技术方案是基于非局部均值SAR图像变化检测差异图生成具体实现步骤包括有步骤I通过星载合成孔径雷达获取两幅不同时间相同地域的SAR图像，将获取的两幅SAR图像，输入到安装有矩阵实验室和Visual C++6. O软件的计算机中，利用相关软件处理，相关软件包括矩阵实验室和Visual C++6. O软件和计算机配置的软件工具，处理包括滤波去噪，辐射校正与几何配准的预处理，得到SAR图像I1和图像12。步骤2采用Matlab或C++中其中之一编程,或使用Matlab和C++混合编程实现对两幅SAR图像I1和图像I2构造比值差异图巧采用Matlab或C++中其中之一单独iI编程，或者米用Matlab和C++混合编程均可实现构造比值差异图。步骤3遍历比值差异图像Dr的每个像素，计算差异图像上每个像素点的平滑指数矩阵其中，μ (χ)为以像素点为中心的邻域内的像素值均值，σ (χ)为以像素点为中心的邻域内像素值方差。平滑指数矩阵在计算中为平滑指数矩阵形式，平滑指数矩阵是图形中每个像素点平滑指数的集合。步骤4对两幅不同时间相同地域的SAR图像I1、图像I2分别进行非局部均值修正， 得到经过非局部均值滤波过的SAR图像NL(I1)和NL(I2),在计算中，NL(I1)和NL(I2)分别为SAR图像I1、图像I2每个像素点经过非局部均值处理后生成的新的像素矩阵，每个像素点的非局部均值修正像素值按以下公式计算，$，其中ΡΡ7是指以像素点i为中心的半径为r的搜索窗口，xp是像素点P的像素值，·e K)是像素点i和在搜索窗口内像素点P的相似度权重，且满足O < wip < I和Wip =1 ^为非局部滤波后的像素矩阵中第i个像素点的像素值。步骤5将经过非局部均值滤波过的SAR图像NL(I1)和NL(I2)作比值运算得到非局部均值滤波比值图DNK，Z)ra = S|]唭中NL(I1), NL(I2)分别为SAR图像I1和图像I2经过非局部均值滤波后的图像。经过非局部均值滤波后的图像包含更多有效变化细节，本专利技术充分利用非局部均值对图像噪声的抑制作用，将非局部均值引入差异图生成阶段，通过非局部均值修正初步差异图，获得包含更多有效变化细节并克服噪声的高质量差异信息图率。步骤6将平滑指数作为权重对比值差异图Dk和非局部修正后的比值图像Dnk求和， 得到最终的差异图像W = PA+(I-句* &，即图像DI为SAR图像I1和图像I2的差异信息图，保存数据，作为下一步差异图分析的图像源。本专利技术首先对两幅不同时间相同地域的SAR图像构造比值差异图，然后求出比值差异图的各个像素点的平滑指数，接着对两幅不同时间相同地域的SAR图像利用非局部均值方法修正各个像素值，再将非局部均值滤波后的两幅图像作比值，再以平滑指数作为权重对比值图和非局部滤波比值图求和，最后得到差异信息图像。平滑指数是评价图像的重要指标，是对每个像素点邻域内的方差和均值的比值，像素点的平滑指数越大，代表此像素点为图像边缘部分；像素点的平滑指数越小，代表此像素点为处于图像中非边缘的匀质区域。相对而言，匀质区域内冗余信息较多，可以通过以平滑指数为权重，将非局部均值修正过的像素值引入到差异图构造过程中，即在生成差异图的过程中，可以结合本来的比值信息和非局部思想对图像进行修正，贡献一定的权重，产生更为合理的差异图。本专利技术的实现还在于步骤4中对于SAR图像进行非局部均值修正具体实现步骤包括有4. I遍历SAR图像I每个像素点i，计算像素点i和在搜索窗口内像素点P的相似度权重*本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于非局部均值SAR图像变化检测差异图生成方法，其特征在于：基于非局部均值SAR图像变化检测差异图生成具体实现步骤包括有：步骤1通过星载合成孔径雷达获取两幅不同时间相同地域的SAR图像，将获取的两幅SAR图像，输入到安装有矩阵实验室软件的计算机中，利用相关软件处理，经过滤波去噪，辐射校正与几何配准的预处理，得到SAR图像I1和图像I2；步骤2采用Matlab或C++中其中之一编程，或使用Matlab和C++混合编程实现对两幅SAR图像I1和图像I2构造比值差异图步骤3遍历比值差异图像DR的每个像素，计算差异图像上每个像素点的平滑指数矩阵其中，μ(x)为以像素点为中心的邻域内的像素值均值，σ(x)为以像素点为中心的邻域内像素值方差；步骤4对两幅不同时间相同地域的SAR图像I1、图像I2分别进行非局部均值修正，得到经过非局部均值滤波过的SAR图像NL(I1)和NL(I2)，在计算中，NL(I1)和NL(I2)分别为SAR图像I1、图像I2每个像素点经过非局部均值处理后生成的新的像素矩阵，每个像素点的非局部均值修正像素值按以下公式计算，其中是指以像素点i为中心的半径为r的搜索窗口，xp是像素点p的像素值，是像素点i和在搜索窗口内像素点p的相似度权重，且满足0≤wip≤1和为非局部滤波后的像素矩阵中第i个像素点的像素值；步骤5将经过非局部均值滤波过的SAR图像NL(I1)和NL(I2)作比值运算得到非局部均值滤波比值图DNR，其中NL(I1)，NL(I2)分别为SAR图像I1和图像I2经过非局部均值滤波后的图像；步骤6将平滑指数作为权重对比值差异图DR和非局部修正后的比值图像DNR求和，得到最终的差异图像即图像DI为SAR图像I1和图像I2的差异信息图，保存数据，作为下一步差异图分析的图像源。FSA00000778808300011.tif,FSA00000778808300012.tif,FSA00000778808300013.tif,FSA00000778808300014.tif,FSA00000778808300015.tif,FSA00000778808300016.tif,FSA00000778808300017.tif,FSA00000778808300018.tif,FSA00000778808300021.tif...

【技术特征摘要】
1.一种基于非局部均值SAR图像变化检测差异图生成方法，其特征在于基于非局部均值SAR图像变化检测差异图生成具体实现步骤包括有步骤I通过星载合成孔径雷达获取两幅不同时间相同地域的SAR图像，将获取的两幅 SAR图像，输入到安装有矩阵实验室软件的计算机中，利用相关软件处理，经过滤波去噪，辐射校正与几何配准的预处理，得到SAR图像I1和图像I2 ；步骤2...

【专利技术属性】
技术研发人员：公茂果，焦李成，陈默，马晶晶，李瑜，贾萌，翟路，王爽，王桂婷，马文萍，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：