基于显著性引导的SAR图像变化检测方法
专利汇可以提供基于显著性引导的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 公开了一种基于显著性引导的SAR图像变化检测方法，主要解决现有方法对SAR图像变化区域不能精确检测以及易受斑点噪声影响的问题。其实现步骤是：1.对待检测的两幅SAR图像进行对数比值操作，得到初始差分图；2.对初始差分图提取显著图并进行 阈值 化操作，得到二值化显著图；3.根据二值化显著图分别提取两幅SAR图像中对应的区域，对该区域使用窗口大小为3×3的均值 滤波器 降斑，再通过对数比值操作得到差分图；4.对差分图通过主分量分析提取特征；5.用K均值 算法 对得到的特征矩阵进行聚类，得到最终的变化检测结果。本发明能对变化区域进行准确 定位 并精确检测，可用于公共安全，雷达 图像处理 和视频监控领域。，下面是基于显著性引导的SAR图像变化检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于显著性引导的SAR图像变化检测方法，包括如下步骤：
(1)对待检测的两幅SAR图像X1和X2进行对数比值操作，得到一个初始的差分图DL：
(2)对初始差分图DL提取显著图S；
(3)对显著图S进行阈值化操作，得到具有精确边缘的二值化显著图S'E；
(4)根据二值化显著图S'E分别提取两幅SAR图像X1和X2中对应的区域，对该区域使用窗口大小为3×3的均值滤波器进行降斑，得到降斑后的图像I1和I2，对降斑后的图像进行对数比值操作，得到差分图DLS：
(5)对差分图DLS通过主分量分析提取特征；
(6)用K均值算法对得到的特征矩阵进行聚类，得到最终的变化检测结果。
2.根据权利要求1所述的基于显著性引导的SAR图像变化检测方法，其中所述步骤(2)提取初始差分图DL的显著图S，按如下步骤进行：
(2a)按大小为7×7的窗口以50％的重叠率对初始差分图DL进行块划分，并对每一个块进行向量化操作，得到相对应的向量并构造向量矩阵X，其中X的每一列为一个向量,X的大小为49×L，L为块的个数；
(2b)计算X中第i列向量xi和第j列向量xj之间的不相似性：
其中，dv(xi,xj)为对向量xi和向量xj的值进行归一化后的欧式距离，dp(xi,xj)为向量xi和向量xj之间的欧式距离，c为参数取为3；
(2c)计算向量xi在尺度r下的显著值：
其中，K为与向量xi最为相似的向量的个数，其值取64；r为尺度比例， 为在尺度r下第i列向量 和与向量xi最为相似的向量集中第h列向量 之间的不相似性，exp为以自然对数e为底数的指数函数；
(2d)计算向量xi在各尺度下的显著值：
其中，M为尺度的个数，取值为4；R为尺度比例集，其包括100％，80％，50％和30％四种不同比例； (i)为第i个列向量和与第i列向量最为接近的向量在尺度r下归一化的欧氏距离，[]是一个归一化算子，用于将不同尺度下得到的显著图插值到与原始SAR图像具有同样的大小。
3.根据权利要求1所述的基于显著性引导的SAR图像变化检测方法，其中所述步骤(3)对显著图S进行阈值化操作，按如下步骤进行：
(3a)构造一个与显著图S大小相同的全零矩阵SE，再根据显著值的直方图分布设置阈值τ；
(3b)将显著图S中像素点的值与阈值τ进行比较：如果显著图S中像素点的值大于阈值τ，则将SE中与该像素点位置对应的像素点的值改为1，否则，仍为0，最终得到由1和
0组成的二值化显著图S'E。
4.根据权利要求1所述的基于显著性引导的SAR图像变化检测方法，其中步骤(4)所述的根据二值化显著图S'E分别提取两幅SAR图像X1和X2中对应的区域，是将SAR图像X1和X2分别与二值化显著图S'E进行对应点的乘积，得到与二值化显著图S'E相对应的区域IS1和IS2：
其中 为点乘算子。
5.根据权利要求1所述的基于显著性引导的SAR图像变化检测方法，其中所述步骤(5)对差分图DLS通过主分量分析提取特征，按如下步骤进行：
(5a)将差分图DLS划分为大小为3×3的不重叠块，并将每一个块进行向量化操作，即将每一个块改写成一个向量，构造向量矩阵C，其中C的每一行为一个向量，C的大小为P×9，P为块的个数；
(5b)通过主分量分析对矩阵C生成一个特征空间；
(5c)将差分图DLS划分为大小为3×3的重叠块，对每一个块进行向量化操作并投影到特征空间以生成特征向量，特征向量的维度取为1；
(5d)把所有的特征向量组成一个大小为1×(K×J)的特征矩阵F，其中K为差分图DLS的宽度值，J为差分图DLS的长度值。
基于显著性引导的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
虚警数 88 158 724 364 74 360 124
漏检数 226 146 84 47 405 326 166
总错误数 314 304 808 411 479 686 290
Kappa 0.8537 0.8674 0.8045 0.8413 0.7554 0.7035 0.8705
虚警数 1674 955 2608 1636 819 2086 127
漏检数 583 1515 369 712 3249 2741 936
总错误数 2257 2470 2977 2348 4068 4827 1063
Kappa 0.9187 0.9049 0.9052 0.9151 0.8396 0.8184 0.9598
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