基于多核图割的SAR图像变化检测方法
专利汇可以提供基于多核图割的SAR图像变化检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于多核图割的SAR图像变化检测方法，主要解决现有比值核方法不能自适应融合多种特征而导致检测 精度 低下的问题。其实现步骤是：(1)依据两时相SAR图像计算差值图像和比值图像；(2)针对差值图像和比值图像，分别构造差值核函数和比值核函数；(3)将差值核函数和比值核函数进行自适应加权融合构造融合核函数；(4)利用融合核函数构造多核图割 算法 能量 函数；(5)基于能量函数， 迭代 更新区域标签、区域参数和融合核权重，至区域标签收敛，利用收敛的区域标签最为最终变化检测结果。本发明与比值核方法相比，具有检测精度高，变化区域边界保持好，抗噪声能 力 强的优点，可用于SAR图像变化检测。，下面是基于多核图割的SAR图像变化检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于多核图割的SAR图像变化检测方法，其特征在于，包括：
A1)对原始两幅SAR图像 和 计算差值图像DIS和比值图像DIR；
A2)利用差值图像DIS和比值图像DIR，计算差值核函数KS和比值核函数KR；
A3)利用差值核函数KS和比值核函数KR，以及初始化的核权重ω1＝0.5，ω2＝0.5，构造融合核函数K；
A4)利用融合核函数K，构造多核图割算法能量函数FMKGC；
A5)迭代更新多核图割算法能量函数FMKGC至收敛，得到变化检测结果，具体步骤包括：
A51)对差值图像DIS和比值图像DIR，利用k均值聚类算法，初始化区域参数μl和区域标签l；
A52)利用差值核函数KS和比值核函数KR，以及区域参数μl和区域标签l，更新融合核权重ω1，ω2；
A53)利用融合核权重ω1，ω2，差值核函数KS，比值核函数KR，以及区域标签l，更新区域参数μl；
A54)利用区域参数μl和融合核权重ω1，ω2，以及差值核函数KS和比值核函数KR，通过图切割优化方法更新区域标签l；
A55)重复步骤A52)，步骤A53)，步骤A54)，至区域标签l收敛，将收敛的区域标签作为最终的变化检测结果进行输出。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，其中步骤A1)中所述的计算差值图像DIS和比值图像DIR，按如下公式进行：
其中，eps是一个极小值，用于避免分母为0。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，其中步骤A2)所述的计算差值核函数KS和比值核函数KR，按如下公式进行：
KS(xp,xq)＝exp(-||xp-xq||2/2σ2),
KR(xp,xq)＝exp(-||xp-xq||2/2σ2),
其中，xp,xq分别为差值图像或者比值图像中的第p个和第q个像素点，σ为待调整的核宽参数。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，其中步骤A3)所述的构造融合核函数K，按如下公式进行：
K＝ω1·KS+ω2·KR
其中，ω1，ω2为融合核权重，其初始化值为ω1＝0.5，ω2＝0.5。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，其中步骤A4)所述的构造多核图割算法能量函数FMKGC，按如下公式进行：
其中α是一个介于[0，1]之间的参数，R为平滑项参数，xp为第p个像素点，L为区域个数，l为像素点所对应的区域标签，为μl第l个区域的区域参数。
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，其中步骤A5)所述的迭代更新多核图割算法能量函数FMKGC至收敛，得到最终变化检测结果，按如下步骤进行：
A51)对差值图像DIS和比值图像DIR，利用k均值聚类算法对0.5×DIS+0.5×DIR进行二值化聚类，得到聚类中心和聚类标签，作为初始化的区域参数μl和区域标签l；
A52)利用差值核函数KS和比值核函数KR，以及区域参数μl和区域标签l，更新融合核权重ω1，ω2：
ω1＝(1/β1)/(1/β1+1/β2)，ω2＝(1/β2)/(1/β1+1/β2)，
其中
xp为第p个像素点，L为区域个数；
A53)利用融合核权重ω1，ω2，差值核函数KS和比值核函数KR，以及区域标签l，对下式求梯度下降实现更新区域参数μl:
A54)根据区域参数μl和核权值ω1，ω2，利用图切割优化算法更新区域标签l；
A55)重复步骤A52)，步骤A53)，步骤A54)，至区域标签l收敛，将收敛的区域标签作为最终的变化检测结果进行输出。
基于多核图割的SAR图像变化检测方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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