專利名稱：基于mrf迭代的sar圖像非監(jiān)督變化檢測方法和裝置的制作方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明屬于遙感圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，具體涉及一種雷達圖像的非監(jiān)督變化檢測方法。
背景技術(shù)：
合成孔徑雷達SAR(Synthetic Aperture Radar)圖像變化檢測技術(shù)是基于機載或星載SAR獲取的不同時相圖像，檢測地表變化的一種技術(shù)。近年來，SAR圖像變化檢測技術(shù)成為國內(nèi)外研究熱點。光學數(shù)據(jù)受到氣候、覆蓋等因素的影響，并不能滿足所有變化檢測的需求。SAR作為一種主動微波傳感器，具有全天候、全天時、強穿透的工作能力，利用SAR圖像進行變化檢測具有重要意義。目前，SAR圖像變化檢測已經(jīng)在多個方面取得廣泛應用，如土地利用分析、森林采伐監(jiān)測、災情估計、軍事偵察、打擊效果評估等。 在變化檢測的處理技術(shù)方面，非監(jiān)督變化檢測問題是國內(nèi)外關注的重點。非監(jiān)督變化檢測不需要先驗變化信息的支持，直接從配準好的前后兩個時刻SAR圖像獲取變化信息。這樣處理的好處，一方面降低人為誤差的影響，另一方面符合實際應用中先驗變化信息缺失的現(xiàn)實情況。SAR圖像變化檢測的流程概括為三個步驟，分別是圖像預處理、差異圖獲取和差異圖分割。非監(jiān)督變化檢測方法的核心工作就是針對這三個步驟展開的。在預處理階段，圖像配準和斑噪濾波是必不可少的。圖像配準是變化檢測的前提，它保證前后兩幅圖像的像元尺寸、地理位置一致。配準精度要求在I個像素以內(nèi)。斑噪濾波能夠有效抑制相干斑，提高圖像質(zhì)量。目前很多變化檢測算法直接針對配準的圖像進行處理，忽略了斑噪濾波，從而導致檢測效果不好，算法不穩(wěn)定。在差異圖獲取階段，針對不同數(shù)據(jù)源有不同的處理方法。比如，針對強度或幅度數(shù)據(jù)，常采用對數(shù)比值法獲取差異圖；針對單視復數(shù)據(jù)，常采用相干系數(shù)和相關系數(shù)獲取差異圖；針對多波段或多極化數(shù)據(jù)，常采用特征矢量的方式獲取差異圖。不同的差異圖獲取方法影響著差異圖分割技術(shù)的選擇。通常，差異圖包含變化和未變化兩類信息，服從混合分布模型。因此，從差異圖上進行自動閾值分割是獲取變化區(qū)域的常用方法。研究者將關注點集中在差異圖統(tǒng)計分布模型選擇和參數(shù)估計上，進而在此基礎上選擇閾值分割算法，比如基于最小錯誤準則的閾值分割、K&I閾值分割、CFAR閾值分割和聚類分割等。這些分割算法都存在一個明顯的不足，那就是沒有考慮像素的鄰域特征，從而導致最終的分割效果仍然有限。因為，如果一個像素標記為變化或沒有變化的區(qū)域，那么它周圍的像素極有可能是同樣的標記。因此，需要采用一種可以利用鄰域信息的技術(shù)提高變化檢測結(jié)果的可靠性與精確性。此外，現(xiàn)有技術(shù)的非監(jiān)督變化檢測方法在同時檢測圖像的變強和變?nèi)鯀^(qū)域、提高檢測精度和速度、實時處理等方面不能滿足實際應用的要求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有SAR圖像變化檢測技術(shù)無法滿足同時檢測變強和變?nèi)鯀^(qū)域、較高的檢測精度和速度以及實時處理等方面的需求的問題，提出了一種基于馬爾可夫隨機場MRF (Markov Random Field)迭代的SAR圖像非監(jiān)督變化檢測方法，方法中采用改進的EM算法穩(wěn)健的估計差異圖混合分布模型統(tǒng)計參數(shù)，采用MRF模型定義像素間的依賴關系，并利用基于圖割的MRF分割產(chǎn)生更可靠更精確的圖像變化檢測結(jié)果；本發(fā)明方法充分考慮斑噪、圖像統(tǒng)計分布等因素，解決多類、高精度、快速穩(wěn)健的非監(jiān)督變化檢測的難題。一種基于MRF迭代的SAR圖像非監(jiān)督變化檢測方法，按如下的步驟進行(I)獲取待檢測圖像并濾波首先輸入已配準的&時刻的SAR圖像I1和t2時刻的SAR圖像12，并分別對I1和I2進行斑噪濾波，其中，濾波算法采用均值法或Lee濾波算法；濾波矩形窗口大小設置為3X3、5X5或7X7中的任一個；所述濾波窗口的單位為像素；(2)計算對數(shù)比值差異圖將濾波后的圖像I1上的像素同位于濾波后圖像I2上的相應位置的像素進行對數(shù)比較，并生成對數(shù)比值差異圖，其中計算對數(shù)比值差異圖時所采
用的計算公式為:xd =·(3)采用改進的EM算法估計差異圖混合分布模型統(tǒng)計參數(shù)；在高斯混合模型的條件下，采用改進的EM算法迭代估計出差異圖的變強區(qū)域W1、變?nèi)鯀^(qū)域W2和未發(fā)生變化區(qū)域W3三類的統(tǒng)計分布參數(shù)和權(quán)重參數(shù)。具體為EM迭代的各類初始參數(shù)估計通過如下閾值獲得，保證檢測結(jié)果的正確收斂。假設對數(shù)比值差異圖的像素均值為m，標準差為S，在差異圖直方圖上設定兩個閾值T1和T2分別作為變?nèi)鹾妥儚妳^(qū)域的初始分割T1 = m-a · s ;(I)T2 = m+a · s ;(II)其中，a是控制系數(shù)，取值在Γ2之間，默認為I。在高斯混合模型假設下，對數(shù)比值圖的概率密度函數(shù)表示為f(x I θ) =I 9f)(III)
/=1其中，g表示類別數(shù)，CI1,... %是每類密度函數(shù)的權(quán)重，且有=UfiUI Θ,)
=Ι
是每類的密度函數(shù)，幻=(2疋廣2 |Σ, I—1/2 expi-icT-^fE^Cr-^)) θ =(μ ) Ei)是密度模型參數(shù)。在閾值T1和T2下，各類的均值和方差計算公式如下M=丄 Σ(IV)
Ui k=i HSi =丄 J [(X,-A)2](V)其中，叫，i = 1,2,3表示各類的像素個數(shù)。 改進的EM算法迭代步驟如下E步驟(t+Ι次迭代):
剛iT鳴光))=5取允))(V1)Σ4)他;《))
fc=l
M步驟(t+1次迭代)
權(quán)利要求
1.基于MRF迭代的SAR圖像非監(jiān)督變化檢測方法，其特征在于按如下步驟進行 (1)獲取待檢測圖像并濾波首先輸入已配準的h時刻的SAR圖像I1和t2時刻的SAR圖像I2，并分別對I1和I2進行斑噪濾波處理，其中，濾波算法為均值法或Lee濾波算法； (2)計算對數(shù)比值差異圖對濾波后的圖像I1和濾波后的圖像I2按像素進行對數(shù)比較，并生成對數(shù)比值差異圖； (3)采用改進的EM算法估計差異圖混合分布模型統(tǒng)計參數(shù)；在高斯混合模型的條件下，采用改進的EM算法迭代估計出差異圖的變強區(qū)域W1、變?nèi)鯀^(qū)域W2和未發(fā)生變化區(qū)域W3三類的統(tǒng)計分布參數(shù)和權(quán)重參數(shù)； (4)最大后驗概率初始分割在最大后驗概率準則下，對差異圖上每個像素進行類別劃分，歸類至變強區(qū)域W1、變?nèi)鯀^(qū)域W2和未發(fā)生變化區(qū)域W3 ； (5)基于圖割的MRF分割在前一步分割的基礎上，采用基于圖割的MRF分割算法提高變化檢測的精度； (6)在完成基于圖割的MRF分割后進行圖像的收斂性判斷如果判斷為收斂，則得出變化檢測結(jié)果；反之，根據(jù)當前分割結(jié)果重新估計各區(qū)域的統(tǒng)計分布參數(shù)，重復步驟(5)和(6)的操作，直到統(tǒng)計分布參數(shù)收斂； (7)將變化檢測結(jié)果輸出。
2.采用權(quán)利要求I所述基于MRF迭代的SAR圖像非監(jiān)督變化檢測方法的裝置，包括光纖鏈路輸入模塊(100)、DSP處理模塊(200)、SDRAM存儲器(300)、CPCI輸出模塊(400)、顯示終端(500)，其特征在于 所述的光纖鏈路輸入模塊(100)由光纖協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊(101)、輸入端數(shù)據(jù)緩沖時序控制模塊(102)和DSP鏈路口協(xié)議模塊(103)組成，所述的光纖協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊(101 )、輸入端數(shù)據(jù)緩沖時序控制模塊(102)和DSP鏈路口協(xié)議模塊(103)分別由FPGA的內(nèi)部單元實現(xiàn)；其中，所述的光纖鏈路輸入模塊(100)負責接收通過光纖傳輸過來的t2時刻的圖像數(shù)據(jù)，解譯協(xié)議并將高速串行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成并行數(shù)據(jù)，利用FPGA內(nèi)部的DPRAM實現(xiàn)數(shù)據(jù)緩沖，通過輸入端數(shù)據(jù)緩沖時序控制模塊(102)的時序控制和鏈路口協(xié)議將t2時刻的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)DSP鏈路口協(xié)議模塊(103 )發(fā)送給DSP處理模塊(200 )，實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的輸入； 所述的DSP處理模塊(200)，采用ADSP-TS201處理芯片，并通過鏈路口實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的接收，此外通過其自帶的SDRAM控制器將從光纖鏈路輸入模塊(100)獲取的h、t2時刻的圖像數(shù)據(jù)存儲在SDRAM存儲器(300)中；DSP處理模塊(200)中運行設定的算法程序，按照權(quán)利要求I所述的方法對存儲在SDRAM存儲器(300)中的圖像數(shù)據(jù)進行處理，并將處理結(jié)果通過CPCI輸出模塊(400)顯示在顯示終端(500)上； CPCI輸出模塊(400 )由DSP總線接口( 401 )、輸出端數(shù)據(jù)緩沖時序控制模塊(402 )以及CPCI總線協(xié)議模塊(403)組成，所述的CPCI輸出模塊(400)由FPGA的內(nèi)部單元實現(xiàn)具體的功能，并采用IP核實現(xiàn)CPCI總線協(xié)議；所述的CPCI輸出模塊(400)接收自DSP處理模塊(200)發(fā)出的數(shù)據(jù)并通過CPCI總線傳遞給顯示終端(500)，實現(xiàn)處理結(jié)果的實時顯示。
全文摘要
針對現(xiàn)有SAR檢測技術(shù)檢測能力弱、檢測精度低和速度慢等不足，本發(fā)明提出了一種基于MRF迭代的SAR圖像非監(jiān)督變化檢測方法，采用改進的EM算法穩(wěn)健的估計差異圖混合分布模型統(tǒng)計參數(shù)，采用MRF模型定義像素間的依賴關系，并利用基于圖割的MRF分割產(chǎn)生更可靠更精確的圖像變化檢測結(jié)果；本發(fā)明還提供基于上述方法的裝置，包括光纖鏈路輸入模塊、DSP處理模塊、SDRAM存儲器、CPCI輸出模塊和顯示終端；本發(fā)明有益的效果有解決了多類、高精度、快速穩(wěn)健的非監(jiān)督變化檢測的難題；本發(fā)明具備海量數(shù)據(jù)批量處理的工程應用能力，滿足復雜條件下的圖像分析需求；本發(fā)明在處理精度和處理速度方面較傳統(tǒng)方法有顯著提高。
文檔編號G06T5/00GK102930532SQ201210367480
公開日2013年2月13日 申請日期2012年9月28日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月28日
發(fā)明者吳濤, 竺紅偉, 陳曦, 牛蕾, 夏際金 申請人:中國電子科技集團公司第三十八研究所