纹理特征在SAR图像变化检测中的应用

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1、第17卷第3期遥感技术与应用Vol.17No.32002年6月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONJun.2002纹理特征在SAR图像变化检测中的应用陈志鹏,邓鹏,种劲松,王宏琦(中国科学院电子学研究所,北京100080)摘要:城区变化检测可以提供大量关于土地利用和城市发展的信息,是变化检测技术的重要应用之一。根据合成孔径雷达(SAR)图像特点,针对城区环境的特定应用,提出了纹理差值变化检测方法。该方法采用纹理特征代替灰度信息来体现图像特点,并使用差值变化检测来获取城区变化情况。实验结果表明,对于大多数特征,纹理差值法获得了较高的变化检测正确率,检

2、测性能有了大幅度的提高。关键词:变化检测;纹理特征;合成孔径雷达中图分类号:TP75文献标识码:A文章编号:100420323(2002)0320162205在一些问题。由于相干斑噪声的存在,SAR图像灰1引言度值的差异并不一定反映实际的地物变化。为此针变化检测是遥感技术的主要应用之一,它可以对合成孔径雷达图像的特点,本文研究了基于纹理通过对不同时期图像的比较分析,根据图像之间的特征的差值变化检测方法,并利用实际遥感图像数差异来得到我们所需要的地物变化信息。变化检测据实验分析选择了适合城区变化的纹理特征,实验技术可以应用于很多方面,如对人工检测比较困难结果证实了纹理差值法的有效性。的热

3、带雨林、沙漠等自然条件恶劣的地区进行监测,2基于纹理特征的差值变化检测方法以了解生态环境变化的情况;对农田进行监测,分析农作物生长状况;对军事目标进行监测,了解兵力部在合成孔径雷达图像上城区图像有着明显的特署、军事调动等情报。点。建筑物垂直墙壁和水平街道会产生大量的两面变化检测技术在城区环境监控领域也有广泛的角结构,窗台、阳台、拐角等部分能构成大量的三面用途。例如城市的合理规划布局,土地使用的管理和角结构。入射的雷达波照射到这种两面角或三面角规范,非法占地和违章建筑的监控等。结构后,经过多次反射后会沿原方向返回,形成很强随着合成孔径雷达(SAR)技术的逐步成熟和的雷达回波,反映在SAR

4、图像上就是集中的高灰度〔2〕SAR图像分辨率的不断提高,SAR图像的使用逐像素点。因此,在城区SAR图像中,建筑物往往体渐为人们所重视。同光学图像相比,SAR图像不受现为高亮度区域。天气、云层等因素的影响,可以全天候、全天时获得同时,由于道路的规则走向和房屋的整齐排列,遥感数据,是较好的变化检测信息源。建筑物所体现出的高灰度像素点排列得也很整齐,常用的变化检测方法有分类后比较法、图像差构成了很明显的纹理特征。因为角反射器现象较少值法、图像比值法、图像回归法、直接多时相图像分受入射角的影响,这些纹理相对稳定,在不同的实验析法、植被索引差值法、主分量分析法、变化向量分条件下变化程度也很小。

5、因此,城区SAR图像具有〔1〕析法、统计测试法等,在使用时应该根据检测对象稳定的纹理特征。这使得利用纹理特征进行城区变和图像性质等条件的不同加以选择。化检测成为可能。由于SAR图像在成像机理上与光学图像的差2.1纹理特征差值变化检测方法异,常规的变化检测方法直接应用于SAR图像会存图像差值法是最基本的变化检测方法之一。一收稿日期:2002204224;修订日期:2002206206作者简介:陈志鹏(1976-),男,硕士生,研究方向为信号与信息处理。第3期陈志鹏等:纹理特征在SAR图像变化检测中的应用163N-1般情形下它是将两幅不同时期图像中对应像素的灰g度值相减,得到一幅体现区域变

6、化的差值图像。图像共生差均值:f5=∑ipx-y(i)i=0N-1差值法的表达式为:g2共生差方差:f6=∑(i-f5)px-y(i)Dxij=xij(t2)-xij(t1)+Ci=0其中:xij为像素特征值,i、j为像素坐标值,t1、t2为其中:px+y(k)=∑pij,px-y(k)=∑pij,Ng为i,ji,j两幅图像的获取时间,C为常量。i+j=kûi-jû=k矩阵维数。纹理特征图像差值法则是使用某一像素点的纹局部统计特征侧重于反映图像的局部特性,主理特征替代这一点的灰度值,表达式为:要包括像素点的灰度各阶矩,其中最具有代表性的Dxij=fij(t2)-fij(t1)+C1其中

7、:fij为纹理特征值,i,j为像素坐标值,t1、t2为是灰度一阶矩和二阶矩,也就是灰度均值L=MN两幅图像的获取时间,C为常量。122∑∑x(i,j)和方差R=∑∑[x(i,j)-L]。针对特定应用,选择适当的纹理特征是影响纹ijMNij理特征差值检测效果的重要因素。另外,在差值检测2.3变化检测的阈值选择方法中区分变化与不变像素的门限选择也是一个关差值法变化检测方法中的阈值问题,可以等效键问题。为对差值图像进行“变化区域”与“不变区域”的两类