CN112686871B - 基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，包括以下步骤：S1.对已配准的两时相SAR图像进行引导图像滤波去噪；S2.对已滤波后的两时相SAR图像通过改进对数比算子计算获取改进对数比差异图DI；S3.对差异图DI进行Gabor纹理特征提取；S4.对获取到的Gabor纹理特征进行层次FCM聚类，并得到训练样本、待测样本及预判结果；S5.根据聚类得出的训练样本训练ELM获得ELM分类器，对待测样本通过ELM分类器进行分类，结合预判结果得到最终的变化检测图。该方法具有更好的鲁棒性能，且能有效抑制相干斑噪声，提升变化检测性能。

Description

基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体是基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)是一种现代高分辨率成像雷达，SAR的成像是一种主动成像的方式，通过发射电磁波信号然后对接收的回波信息的方式来呈现雷达图像，使其在深夜、阴雨天等恶劣环境下也可以正常工作，即具有全天时、全天候的高分辨成像能力。它将合成孔径技术、脉冲压缩技术和数字信息处理技术三者结合起来，使用较短天线利用脉冲压缩技术提高距离分辨率，利用合成孔径原理提高方位分辨率，从而获得大面积的高分辨雷达图像。由此可见，合成孔径雷达相比其他雷达有非常显著的优势。

变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征与过程。由于SAR的显著特点，将SAR数据应用到变化检测中，逐渐形成了SAR图像变化检测技术，同时，越来越多的变化检测方法被研发出来。SAR图像变化检测指利用多时相获取的同一地表区域的SAR图像来确定和分析地表变化，根据SAR图像之间的差异来得到我们所需要的地物或目标变化信息的特征。其研究的对象为地物(自然造物和人造地物)。然而描述地物的特性包含了空间分布特性、波普反射与辐射特性和时相变化特性。

SAR具有全天时、全天候、高分辨、穿透力强及覆盖面积大的优点，且随着不同波段、不同极化方式的SAR系统研发成功，从而获得了大量的多时相SAR图像数据，其逐渐成为变化检测的重要数据源，而SAR图像变化检测也随之发展并逐渐成为遥感研究中的热点。SAR变化检测不仅能够应用于资源和环境检测中的土地利用和覆盖变化、森林和植被变化、城市扩展等变化信息的民用环境中，还可以应用于地震、洪水、泥石流和森林大火等灾情检测评估的自然灾害环境中，运用最广泛最显著的是在伪装效果评估、战场信息动态感知、军事目标和兵力部署检测军事领域。

正是因为SAR图像变化检测技术有着非常广阔的应用前景，SAR图像变化检测技术的研究与发展变得尤为重要，然而，SAR图像变化检测总是受SAR图像成像方式导致的相干斑噪声的影响，无法充分利用差异图的纹理特征。

发明内容

为了克服上述现有技术中的缺陷，本发明的发明目的在于提供基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，该检测方法能够有效得抑制相干斑噪声，由于引导图像滤波的特性，可以在保留图像细节及边缘纹理的同时滤除噪声，保证SAR图像变化检测效果，有利于上述检测方法在图像处理技术领域的推广及应用。

为了实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案:基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，包括以下步骤：

S1.对已配准的两时相SAR图像进行引导图像滤波去噪；

S2.对已滤波后的两时相SAR图像通过改进对数比算子计算获取改进对数比差异图DI；

S3.对差异图DI进行Gabor纹理特征提取；

S4.对获取到的Gabor纹理特征进行层次FCM聚类，并得到训练样本、待测样本及预判结果；

S5.根据聚类得出的训练样本训练ELM获得ELM分类器，对待测样本通过ELM分类器进行分类，结合预判结果得到最终的变化检测图。

作为本发明的一种优选方案，步骤1中，使用引导图像与输入图像相同，假定输出图像与引导图像在以k为窗口满足线性关系，通过求取线性系数来计算滤波后的SAR图像。

作为本发明的一种优选方案，步骤S3具体包括以下处理步骤：

S3-1：对差异图DI通过Gabor二维小波变换获取8个方向，5个尺度的图像信息；

S3-2：结合差异图二维小波变换实部和虚部信息，将所获特征组合成一个特征向量；

S3-3：根据Gabor二维小波对方向敏感特征，选用不同方向每个尺度最大幅值组成特征向量；

S3-4：将整张SAR图像每个像素点的特征向量组合，一次获得差异图的Gabor特征纹理向量。

作为本发明的一种优选方案，步骤S4具体包括以下处理步骤：

输入：差异图对应的Gabor特征向量

S4-1：对进行第一次FCM聚类，将其分为两类：/>和/>的像素数为T₁，根据分类及预设系数σ₁、σ₂，设定阈值T，用以下公式获取阈值T：T_H＝T₁*σ₁，T_L＝T₁*σ₂；

S4-2：对进行第二次FCM聚类，将其分为五类，/>该五类按像素均值降序排列，均值更大的类表示变化概率更高的变化类，五类的像素数分别为：T₁ ²，T₁ ²，…，T₅ ²，设参数t初始值为1，参数c初始值为T₁ ²，将/>中的T₁ ²个像素划分为变化类Ω_c；

S4-3：令t＝t+1，c＝t+T_t ²；

S4-4：若c<T_L，则将中的像素划分为不变类Ω_u，若T_L≤c≤T_H，则将/>中的像素划分为中间类Ω_i，若c>T_H，则将/>中的像素划分为变化Ω_cΩ_c，跳转到S4-3，直至t＝5结束；

输出：最终标志为Ω_c，Ω_u及Ω_i三类的预分类图。

作为本发明的一种优选方案，步骤S5具体包括以下处理步骤：

S5-1：根据Ω_c和Ω_u类中的像素找到两对应原始SAR图像中的像素点并提取相应的邻域图像块；

S5-2：拼接两时相对应的邻域图像块，组成训练样本向量作为训练样本；

S5-3：使用训练样本对ELM进行预训练得到ELM分类器；

S5-4：使用ELM分类器将中间类进行再分类，结合预分类结果形成最终的变化检测结果图。

与现有技术相比，本发明中的基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，具有如下有益效果：

1、本发明提出了基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，引用光学的引导图像滤波的方法进行去噪，能够有效的抑制相干斑噪声，由于引导图像滤波的特性，可以在保留图像细节及边缘纹理的同时滤除噪声。

2、本发明提出了基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，提出一种改进对数比算子，该算子在原有对数比算子的优点的同时能够检测多种变化进而保留更多变化细节信息，提高了变化检测的鲁棒性能。

3、本发明提出了基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，采用Gabor二维滤波对差异图进行多方向多角度的纹理信息提取，能够充分利用差异图的纹理信息，提高变化检测性能。

4、本发明提出了基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，采用计算快、效率高且效果好的ELM作为分类器，在层次FCM聚类的基础上进一步对中间类进行ELM再分类，提升了方法的检测速度和检测性能。

5、仿真实验表明，本发明的基于改进对数比数字和Gabor_ELM的SAR变化检测方法与其他的SAR图像变化检测相比，更够实现更高的准确率，Kappa系数更高，从而进一步提升了系统性能。

附图说明

图1是实施例中基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法的主流程图；

图2是实施例中一组实验仿真图，是同一地区不同时间拍摄的SAR图像，大小均为290*350，其中图2(a)的拍摄时间为1997年5月，图2(b)的拍摄时间为1997年8月；

图3是实施例中对应图2实验滤波后前后的SAR图像变化检测结果图对比，图3(a)对应图2(a)未滤波的变化检测图，图3(b)对应图2(b)滤波后的变化检测结果图；

图4是图2数据差异图对比，图4(a)为对数比差异图，图4(b)是本实施例差异图；

图5是图2数据都使用引导图像滤波，分别使用对数比算子和改进对数比算子获取差异图，最终使用Gabor_ELM差异图分析方法获取变化检测结果对比，图5(a)为对数比差异算子计算的变化检测图，图5(b)是本发明差异算子计算的变化检测图；

图6是对应第一组实验仿真图的变化检测结果对比，其中图6(a)是变化检测参考图，图6(b)是FLICM方法获取的变化检测结果图，图6(c)是ELM方法获取的变化检测结果图，图6(d)是本实施例得到的变化检测结果图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

实施例：如图1至图6所示，基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，包括以下步骤：

S1.对已配准的两时相SAR图像进行引导图像滤波去噪，使用引导图像与输入图像相同，假定输出图像与引导图像在以k为窗口满足线性关系，通过求取线性系数来计算滤波后的SAR图像；

S2.对已滤波后的两时相SAR图像通过改进对数比算子计算获取改进对数比差异图DI，DI的计算公式如下：

式中：I(i,j)表示I中位于(i,j)处的像素值，常数C用于解决分母为0或真数为0问题，为不影响其他像素点及结果的准确性，本实施例中设置为0.0001。

S3.对差异图DI进行Gabor纹理特征提取；

S4.对获取到的Gabor纹理特征进行层次FCM聚类，并得到训练样本、待测样本及预判结果；

S5.根据聚类得出的训练样本训练ELM获得ELM分类器，对待测样本通过ELM分类器分类，结合预判结果得到最终的变化检测图。

进一步地，所述步骤S3中具体包括以下处理步骤：

S3-1：对差异图DI通过Gabor二维小波变换获取8个方向，5个尺度的图像信息，具体公式如下：

G_μ,v(z)＝S(z)*W_μ,v(z)μν

其中，z＝(x,y)表示差异图对应图像像素的坐标；*表示二维卷积运算；W_μ,v(z)表示二维Gabor小波变换的核函数，μ表示二维Gabor小波的方向选择，v表示二维Gabor小波的尺度，G_μ,v(z)为复函数，表示差异图与二维Gabor核函数在方μ向、尺度v的卷积结果。

S3-2：结合差异图二维小波变换实部和虚部信息，将所获特征组合成一个特征向量，具体公式如下：

其中，A_μ,v(z)为差异图二维Gabor小波变换的幅值，假定G_μ,v(z)的实部和虚部分别表示为Re(G_μ,v(z))、Im(G_μ,v(z))。

S3-3：根据二维Gabor小波对方向敏感特征，选用不同方向每个尺度最大幅值组成特征向量，具体公式如下：

每个像素的Gabor特征向量为：

其中，M*N为差异图DI的大小。

进一步地，所述步骤S4中具体包括以下处理步骤：

输入：差异图对应的Gabor特征向量

S4-1：对进行第一次FCM聚类，将其分为两类：/>和/>的像素数为T₁，根据分类及预设系数σ₁、σ₂，设定阈值T，本实施例中预设σ₁＝1.25，σ₂＝1.10，用以下公式获取阈值T：

T_H＝T₁*σ₁，T_L＝T₁*σ₂

S4-2：对进行第二次FCM聚类，将其分为五类，/>该五类按像素均值降序排列，均值更大的类表示变化概率更高的变化类。五类的像素数分别为：T₁ ²，T₁ ²，…，T₅ ²，设参数t初始值为1，参数c初始值为T₁ ²，将/>中的T₁ ²个像素划分为变化类Ω_c；

S4-3：令t＝t+1，c＝t+T_t ²

S4-4：若c<T_L，则将中的像素划分为不变类Ω_u，若T_L≤c≤T_H，则将/>中的像素划分为中间类Ω_i，若c>T_H，则将/>中的像素划分为变化类Ω_c。跳转到(3)，直至t＝5结束；

输出：最终标志为Ω_c，Ω_u及Ω_i三类的预分类图。

进一步地，所述步骤S5中具体包括以下处理步骤：

S5-1：根据Ω_c和Ω_u类中的像素找到两对应原始SAR图像中的像素点并提取相应的邻域图像块；

S5-2：拼接两时相对应的邻域图像块，组成训练样本向量作为训练样本；

S5-3：使用训练样本对ELM进行预训练得到ELM分类器；

S5-4：使用ELM分类器将中间类进行再分类，结合预分类结果形成最终的变化检测结果图。

本实施例中的基于改进对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，通过使用引导图像滤波对SAR图像的相干斑噪声进行抑制，采用提出的改进对数比算子计算差异图，对获取到的差异图进行Gabor纹理特征提取，结合层次FCM聚类和ELM分类，获取到最终的变化检测结果。本实施例提出的方法具有更好的鲁棒性能，且能有效抑制相干斑噪声，提升变化检测性能。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本实施例本实施例中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现；因此，本发明将不会被限制于本实施例所示的这些实施例，而是要符合与本实施例本实施例所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (2)

1.基于对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.对已配准的两时相SAR图像进行引导图像滤波去噪；

S2.对已滤波后的两时相SAR图像通过对数比算子计算获取对数比差异图DI；

S3.对差异图DI进行Gabor纹理特征提取；

S4.对获取到的Gabor纹理特征进行层次FCM聚类，并得到训练样本、待测样本及预判结果；

S5.根据聚类得出的训练样本训练ELM获得ELM分类器，对待测样本通过ELM分类器进行分类，结合预判结果得到最终的变化检测图；

步骤S1中，使用引导图像与输入图像相同，假定输出图像与引导图像在以k为窗口满足线性关系，通过求取线性系数来计算滤波后的SAR图像；

步骤S3具体包括以下处理步骤：S3-1：对差异图DI通过Gabor二维小波变换获取8个方向，5个尺度的图像信息；S3-2：结合差异图二维小波变换实部和虚部信息，将所获特征组合成一个特征向量；S3-3：根据Gabor二维小波对方向敏感特征，选用不同方向每个尺度最大幅值组成特征向量；S3-4：将整张SAR图像每个像素点的特征向量组合，一次获得差异图的Gabor特征纹理向量；

步骤S4具体包括以下处理步骤：输入：差异图对应的Gabor特征向量S4-1：对/>进行第一次FCM聚类，将其分为两类：/>和/>的像素数为T₁，根据分类及预设系数σ₁、σ₂，设定阈值T，用以下公式获取阈值T：T_H＝T₁*σ₁，T_L＝T₁*σ₂；S4-2：对/>进行第二次FCM聚类，将其分为五类，/>该五类按像素均值降序排列，均值更大的类表示变化概率更高的变化类，五类的像素数分别为：/>设参数t初始值为1，参数c初始值为T₁ ²，将/>中的T₁ ²个像素划分为变化类Ω_c；S4-3：令t＝t+1，c＝t+T_t ²；S4-4：若c＜T_L，则将中的像素划分为不变类Ω_u，若T_L≤c≤T_H，则将/>中的像素划分为中间类Ω_i，若c＞T_H，则将/>中的像素划分为变化Ω_cΩ_c，跳转到S4-3，直至t＝5结束；输出：最终标志为Ω_c，Ω_u及Ω_i三类的预分类图。

2.根据权利要求1所述的基于对数比算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测方法，其特征在于：步骤S5具体包括以下处理步骤：

S5-1：根据Ω_c和Ω_u类中的像素找到两对应原始SAR图像中的像素点并提取相应的邻域图像块；

S5-2：拼接两时相对应的邻域图像块，组成训练样本向量作为训练样本；

S5-3：使用训练样本对ELM进行预训练得到ELM分类器；

S5-4：使用ELM分类器将中间类进行再分类，结合预分类结果形成最终的变化检测结果图。