基于图切的SAR图像变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于图切的SAR图像变化检测方法，主要解决现有技术中检测精度低的问题。其实现过程是：将变化前后的SAR图像用图切的方法进行分块预处理；然后用分块后的变化前后的SAR图像，分别构造变化前邻接图和变化后邻接图；连接两个邻接图的对应顶点，将两个邻接图融合得到变化前后SAR图像的二维图；最后用NJW谱聚类的方法对二维图进行切割，得到变化后图像各块的标签，将变化后图像中表示了变化区域的一类数据块提取出来，得到最终的变化检测结果图。本发明避免了已有技术中构造差异图对图像进行降唯，所造成的信息丢失和累积误差，提高了变化检测的检测精度。

主权项

1.一种基于图切的SAR图像变化检测方法，包括如下步骤：（1）输入变化前后的SAR图像P₁和P₂，并选用变化前后SAR图像的变化检测标准结果图q₀；（2）将变化前后的SAR图像P₁和P₂进行分块预处理，得到m块以及预处理后的变化前图像I₁和变化后图像I₂，其中预处理后的变化前图像I₁中的块标记为d_1i，i＝1,2,...，m，预处理后的变化后图像I₂中的块标记为d_2i，i＝1,2,...,m；（3）用分块预处理后的变化前图像I₁构造变化前邻接图：G₁=[V₁,S₁]，变化前邻接图G₁的顶点V₁表示分块预处理后的变化前图像I₁中的各个小块，S₁表示变化前邻接图G₁的加权边集合：S₁={s₁(i,j)}，i,j＝1,2,...,m，$s_1(i,j)=\exp (-\frac{{\left|\right|d_{1i}-d_{1j}\left|\right|}^2}{2{\sigma }^2}),$其中，σ是高斯核的尺度参数，exp是自然指数；（4）用分块预处理后的变化后图像I₂构造变化后邻接图：G₂=[V₂,S₂]，变化后邻接图G₂的顶点V₂表示分块预处理后的变化后图像I₂中的各个小块，S₂表示变化后邻接图G₁的加权边集合：S₂={s₂(i,j)}，i,j＝1,2,...，m，$s_2(i,j)=\exp (-\frac{{\left|\right|d_{2i}-d_{2j}\left|\right|}^2}{2{\sigma }^2});$（5）将变化前邻接图G₁和变化后邻接图G₂中对应顶点连接，得到融合图：G=[V₀,S₀]，融合图G的顶点V₀表示分块预处理后的变化前图像I₁和变化后图像I₂中的各个小块，融合图G中的加权边的集合S₀=S₁∪S₂∪V，V表示变化前邻接图G₁和变化后邻接图G₂对应顶点的加权边集合：V={v(i)}，i＝1,2,...,m，$v\left(i\right)=1-\exp (-\frac{{\left|\right|d_{1i}-d_{2i}\left|\right|}^2}{{2\sigma }^2});$（6）计算融合图G的差异矩阵W=[w(i,j)]，i,j＝1,2,...,m，$w(i,j)=\left\{\begin{array}{cc}|s_1(i,j)-s_2(i,j)|+v\left(i\right)+v\left(j\right)& \mathrm{ifi}\ne j\\ 3·v\left(i\right)& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$其中，v(i)表示分块预处理后的变化前图像I₁和变化后图像I₂中块d_1i和d_2i之间的不相似度，s₁(i,j)表示分块预处理后的变化前图像I₁中块d_1i与块d_1j之间的相似度，s₂(i,j)表示分块预处理后的变化后图像I₂中块d_2i与块d_2j之间的相似度；（7）对差异矩阵W进行NJW谱聚类，类别数k=3，得到差异矩阵W的第i行w_i的类别标签，i＝1,2,...,m；（8）根据差异矩阵W中行w_i的类别标签，给对应块d_2i指派类别标签，将分块处理后的变化后图像I₂聚为k类，得到第h类的数据集合A_h，1≤h≤k；（9）根据标准结果图q₀，找到聚类后的k类变化后图像I₂中代表变化区域的一类数据块A_h，得到最终的变化检测结果。